连续性二维随机变量数学期望 ①求E(X)，先求出X的边缘分布密度函数fX(x)。根据定义，fX(x)=∫(-∞，∞)f(x，y)fy=∫(0，∞)e^(-x-y)dy=[e^(-x)]∫(0，∞)e^(-y)dy=e^(-x)。②按定义求期望值。E(X)=∫(0，∞)xfX(x)dx=∫(0，∞)xe^(-x)dx=1。E(X+Y)=∫(0，∞)∫(0，∞)(x+y)e^(-x-y)dxdy=∫(0，∞)∫(0，∞)xe^(-x-y)dxdy+∫(0，∞)∫(0，∞)y e^(-x-y)dxdy=2。E[e^(-x)]=∫(0，∞)[e^(-x)]fX(x)dx=∫(0，∞)e^(-2x)dx=1/2。供参考。
连续性的随机变量的求数学期望 E(X2)怎么求？ 要求EX^21132，只知道EX还不够，至少要知道x是如5261何分布的，也即它的分布函4102数或者概1653率密度函数。若X~N（1，3），则Dx=3，由DX=EX^2-(EX)^2及EX的值可以算出EX^2。若X~N（1，3），Y=3X+1，EY=E(3X+1)=3EX+1=3*1+1=4，DY=D（3X+1）=3^2*DX=9*DX=9*3=27，所以Y~N（4，27）。3X与X+X+X没有区别。Z=X+Y的密度函数也要根据X，Y的概率密度f(xy)来求，一般用作图法计算，先算出分布函数F(Z)，再算密度函数f(z)，也可以直接积分计算：f(z)=将f(x，z-x)对x积分，这时的难点是确定好积分上下限。如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。扩展资料：能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围（或说成取值的形式）确定，变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。x的取值范围是[0，15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3分钟、5分钟7毫秒、7√2分钟，在这十五分钟的时间轴上任取一点，都可能是等车。
期望怎么算？ E=求和Xi*Pi
数学期望和算术平均的关系 算术平均是来自样本的，是近似的；数学期望是母体的，是精确的。1、期望是个确定的数，是根据概率分布百得到的。不管进不进行实验，期望都可以求出来。数学期望，又称为均值，即\"随机变量取值的平均值\"之意，这个平均是指以概率为权的加权平均。2、平均数（mean），是做多次实验之后，总度和的平均数。扩展资料：算数平均的特点1、算术平均数是一个良好的集中量数，具有反应灵敏、确定严密、简明易解、计算简单、适合进一步演算和较小受抽样变化的影响等优点。2、算术平均数易受极端数据的影响，这是因为平均数反应灵敏，每个数据的或回大或小的变化都会影响到最终结果。数学期望的性质：1、设X是随机变量，C是常数，则E（答CX）=CE（X）。2、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。参考资料来源：-数学期望参考资料来源：-算数平均数
求概率密度函数的期望值 直接用积分如图2113计算Y的期望，需要分成两段计算5261。概率密度4102：f(x)=(1/2√π)exp{-(x-3)2/2*2}根据题中正态概率密度函数表达式就可1653以立马得到随机变量的数学期望和方差：数学期望：μ=3方 差：σ2=2数学期望值是每一次的概率乘以其结果的总和。公式就是反应连续性数学期望和概率密度的关系。扩展资料：1、连续随机变量很多随机变量不是离散的，而是连续的，如时间，降雨量。这样的随机变量叫连续随机变量。定义5.1 随机变量Y的 累积分布函数F(y0)等于Y 取值小于 y0 的 概率，即F(y0)=P(Y），-∞∞即是累积分布函数从-∞到 y0 的 连续随机变量的累积分布函数一定是单调递增函数。2、连续随机变量的密度函数定义5.3 若 F(y)是连续型随机变量 Y 的累积分布函数，则随机变量 Y 的密度函数 f(y)是f(y)=d(F(y)/dy3、连续随机变量的期望值。定义5.4 设Y是一个连续随机变量，密度函数f(y)，g(Y)是Y的任意函数，则Y的 期望值：E(Y)=∫[-∞，∞]y f(y)dy，g(Y)的 期望值：E[g(Y)]=∫[-∞，∞]g(y)f(y)dy（注：期望的定义类似向量内积的定义）参考资料来源：—概率密度函数
求标准正态分布随机变量的特征函数 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：远航993第四章大数定律与中心极限定理4.1特征函数内容提要1.特征函数的定义设X是一个随机变量，称为X的特征函数，其表达式如下由于，所以随机变量X的特征函数总是存在的.2.特征函数的性质(1)；(2)其中表示的共轭；(3)若Y=aX+b，其中a，b是常数.则(4)若X与Y是相互独立的随机变量，则(5)若存在，则可次求导，且对，有(6)一致连续性特征函数在上一致连续(7)非负定性特征函数是非负定的，即对任意正整数n，及n个实数和n个复数，有(8)逆转公式设F(x)和分别为X的分布函数和特征函数，则对F(x)的任意两个点，有特别对F(x)的任意两个连续点，有(9)唯一性定理随机变量的分布函数有其特征函数唯一决定；(10)若连续随机变量X的密度函数为p(x)，特征函数为如果，则3.常用的分布函数特征表习题与解答4.11.设离散随机变量X的分布列如下，试求X的特征函数.解2.设离散变量X服从几何分布试求X的特征函数，并以此求E(X)和Var(x).解记q=1-p，则，3．设离散随机变量X服从巴斯卡分布 试求X的特征函数.解设是相互独立同分布的随机变量，且都服从参数为p的几何分布Ge(p)，则由上一题知的特征函数为其中q=1-p.又因为，所以X的特征函数为.4．求下列分布函数的特征函数，并由特征。
数学期望怎么求？ 求解“数学期望”主要有两种方法：只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 即可。如果X是离散型随机变量，它的全部可能取值是a1，a2，…，an，…，取这些值的相应概率是p1，p2…，pn，…，则其数学期望E(X)=(a1)*(p1)+(a2)*(p2)+…+(an)*(pn)+…；如果X是连续型随机变量，其概率密度函数是p(x)，则X的数学期望E(X)等于 函数xp(x)在区间(-∞，+∞）上的积分。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
数学期望的公式是什么？ 公式主要为：2113、。共两个。在概率论和统计5261学中，数学期望(mean)（或均。值，亦4102简称期望）是试验中每次可能结果1653的概率乘以其结果的总和，它反映随机变量平均取值的大小。设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x)，若积分绝对收敛，则称积分的值 为随机变量的数学期望，记为E(X)：离散型随机变量X的取值为，为X对应取值的概率，可理解为数据 出现的频率，则：扩展资料：性质设C为一个常数，X和Y是两个随机变量。以下是数学期望的重要性质：1.2.3.4.当X和Y相互独立时，有性质3和性质4可以推到到任意有限个相互独立的随机变量之和或之积的情况。参考资料：数学期望-
数学期望和方差的关系？ DX=EX^2-(EX)^2也就是方差等于随机变量平方的期望减去其期望的平方
我想知道划线的那一步是怎么得出来的？我不太懂连续性数学期望的算法 这个是连续型随机变量数学期望的定义。如果连续型随机变量X的概率密度是f(x)，则E(X)=∫(-∞，+∞)xf(x)dx
