如果随机变量x的数学期望存在，方差不一定存在；反过来期望一定存在。为什么？
如何举例说明数学期望有时是不存在的？ 柯西分布的例子上面已经有答主给出，但想借这个问题说一下：期望值定义里面的绝对收敛条件只是一个习惯（…
数学期望在什么情况下不存在呢？如题
数学期望在什么情况下不存在呢？求解？ 我也来掺和一下，尝试从统计的角度来解释。假想我有2台随机数生成器A和B，首先按照同一个分布各自独立地生成随机序列Xa和Xb，然后分布对两个序列作统计平均，得到ma和mb最后比较ma和mb之间的差异。如果数学期望存在，那就几乎一定能发现数学期望，ma和mb三者之间的差别要多小就有多小，只有序列长度足够长。如果数学期望不存在，那观察到的现象就是ma和mb之间不会随着序列长度的增加无限地靠近。
概率论中为什么数学期望不一定存在？ 依据期望之定义：E=Σ XP(X)，譬如当随机变量X是离散型随机变量时，当随机变量的取值可达到无穷（或者随机变量可以取无穷个值），则该表达式本质上是一个级数，该级数的敛散。
如何举例说明数学期望有时是不存在的？ 另一的例子举得很好，但是没有答到点子上。数学期望的定义里要求定义式是绝对收敛的，出发点是，当…
数学期望在什么情况下不存在呢？ 离散型随机2113变量X取可列个值时，它的数学期望要求级数∑5261|xi|pi收敛，否则数学期望不4102存在；1653 连续型随机变量若在无限区间上取值，其数学期望是一个广义积分，要求积分绝对收敛，否则数学期望不存在.例如：柯西分布的数学期望EX就不存在。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。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”—“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。扩展资料：数学期望的应用1、经济决策假设某一超市出售的某种商品，每周的需求量X在10至30范围内等可能取值，该商品的进货量也在10至30范围内等可能取值（每周只进一次货）超市每销售一单位商品可获利500元，若供大于求，则削价处理，每处理一单位商品亏损100元。若供不应求，可从其他超市调拨，此时超市商品可获利300元。试计算进货量多少时，超市可获得最佳利润？并求出最大利润的期望值。分析：由于该商品的需求量。
概率论中为什么数学期望不一定存在？ 以样本来确定整体，只能说样本不能代替整体的，所以统计只是近似数，总有不相近的时候。
随机变量的数学期望存在，其方差一定存在吗 一个随机变量的期望存在，其方差并不一定存在。一个反例是：概率密度为x>；1时，f(x)=2/x^3，x≤1时f(x)=0。
为什么方差存在数学期望一定存在？ 随机变量的期望存在，则方差不一定存在。比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4。取n的概率为1/2^n。比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4。取n的概率为1/2^n。
