数学期望的性质有哪些？ 数学期2113望的性质：1、设X是随机变5261量，C是常数，则E（CX）4102=CE（X）。16532、设X，Y是任意两个随机变量，则有E（X+Y）=E（X）+E（Y）。3、设X，Y是相互独立的随机变量，则有E（XY）=E（X）E（Y）。4、设C为常数，则E（C）=C。扩展资料：期望的应用1、在统计学中，想要估算变量的期望值时，用到的方法是重复测量此变量的值，然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。2、在概率分布中，数学期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。3、在古典力学中，物体重心的算法与期望值的算法近似，期望值也可以通过方差计算公式来计算方差：4、实际生活中，赌博是数学期望值的一种常见应用。参考资料来源：-数学期望
关于数学期望题 0白球：(2/5)^4=16/6251白球：C(4，1)*3/5*(2/5)^3=96/6252白球：C(4，2)*(3/5)^2*(2/5)^2=216/6253白球：C(4，3)*(3/5)^3*2/5=216/6254白球：(3/5)^4=81/625期望：1*96/625+2*216/625+3*216/625+4*81/625=2.4
3.6条件分布与条件数学期望 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：love黑白配1233.6条件分布与条件期望一、离散型随机变量的条件分布二、连续型随机变量的条件分布三、连续型场合的全概率和贝叶斯公式四、条件数学期望1一、离散型随机变量的条件分布设二维离散型随机变量(X，Y)的联合分布列为pijP(Xxi，Yyj)，i1，2，j1，2，.定义3.6.1 对于一切使P{Yyjpijpj0的yj，则称i1pijP{XxiYyjP{Xxi，YyjP{Yyjpijpj，i1，2，为在给定Yyj条件下X的条件分布列.3同理，对于一切使P{Xxipijpi0的xi，则称j1pjiP{YyjXxiP{Xxi，YyjP{Xxipijpi，j1，2，为在给定Xxi条件下Y的条件分布列.4定义3.6.2给定Yyj条件下X的条件分布函数为F(xyj)P(XxYyj)xixP(XxjiYyj)pij.xix给定Xxi条件下Y的条件分布函数为F(yxi)P(YyXxi)yjyP(YyXxi)pji；yjy5二、连续型随机变量的条件分布定义3.6.3设二维随机变量(X，Y)的联合概率密度为f(x，y)，关于Y的边际概率密度为fY(y).f(x，y)若对一切使fY(y)0的y，称为在Y
数学期望题 设在第n次时出现连续3次正面的情况，p(n)为其概率，则：p(0)=p(1)=p(2)=0p(3)=1/8若第n次时恰好连续3次正面，则最后3次都是正面，倒数第4次为反面，再往前的n-4次不符合条件，所以p(4)=p(5)=p(6)=1/16从n=7开始，剩余的n-4次有可能出现连续3次正面的情况，设n-4=m，q(m)表示抛掷m的硬币，会出现连续3次正面的种数，当m=3当n>；=7时p(n)=1/16*(1-(n-5)*(n-6)/2^(n-3))=1/16-(n-5)*(n-6)/2^(n+1)期望不存在？
关于数学期望、方差和标准差的知识
x∧3的数学期望等于多少 无限小到无限大，由x值决定。
