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。
柯西分布的数学期望和方差为什么不存在？ 柯西分布是连续型的，对连续型随机变量来说，数学期望的定义是这样的：设X是一个连续型随机变量，f(x)是其概率密度，若xf(x)在负无穷到正无穷上的广义积分是绝对收敛的，则称此积分值为随机变量X的数学期望，记为E(X).对柯栖分布来说，定义中涉及到的那个广义积分不是绝对收敛的，所以我们说柯栖分布的数学期望不存在，至于它的方差不存在，也是基于同样的道理。不知这样说你是否明白，若还有不明白之处，可以继续问。
柯西分布的期望为什么不存在？ 由数学期望的定义知，xf(x)在整个实数轴上的积分绝对收敛时期望才存在，而可以计算柯西分布的这个积分是不绝对收敛的，所以数学期望不存在，而方差是衡量随机变量与其期望之间差异大小的，当然也就不存在了。
大一 下 概率论与数理统计 为什么标准柯西分布的数学期望不存在？ 关注一下什么是绝对收敛就行了。级数如果不绝对收敛就不能进行求和和加法的换序。也就是说，柯西分布如果要算样本均值的话，及时大样本的情况下也可能这次是3下次是5，与。
大一 下 概率论与数理统计 为什么标准柯西分布的数学期望不存在？ 关注一下什么是绝对收敛就行了。级数如果不绝对收敛就不能进行求和和加法的换序。也就是说，柯西分布如果要算样本均值的话，及时大样本的情况下也可能这次是3下次是5，与顺序有关
柯西分布的数学期望和方差为什么不存在？ 柯西分布是连续型的，对连续型随机变量来说，数学期望的定义是这样的：设X是一个连续型随机变量，f(x)是其概率密度，若xf(x)在负无穷到正无穷上的广义积分是绝对收敛的，则称此积分值为随机变量X的数学期望，记为E(X).对柯.
柯西分布怎么样证明其数学期望不存在 额(⊙o⊙)…
怎么求分布列和数学期望 二项分布2113b（n，p）EX=np Var=np(1-p)泊松分布5261P（λ4102）EX=λ Var=λ负二项分布Nb(r，p)EX=r/p Var=r(1-p)/(p^2)指数分布Exp（λ）EX=1/λ Var=1/λ正态分布N（μ，σ1653^2）EX=μ Var=σ^2均匀分布U（a，b）EX=（a+b）/2 Var=[（b-a）^2]/12数学期望E（X)是一个常数，还有E（a+b)=E（a）+E（b)可能是要知道这个：E[(X-E(X))^2]=E[X^2-2*E(X)*X+(E(X))^2]E(X^2)-2*E(X)*E(X)+[E(X)]^2E(X^2)-[E(X)]^2
为什么柯西分布没有期望
怎么求分布列和数学期望 分别求出柯西可取值的概率，画出表格，总共2排，第一排是柯西取值，第二排是概率，期望用各自的柯西取值乘以概率，再相加
