已知概率密度函数怎么求它的数学期望和方差 概率密度函数数学期望

已知概率密度函数怎么求它的数学期望和方差 x是均匀分布期望：EX=(a-a)/2=0方差：DX=(a+a)^2/12=(a^2)/3数学期望 E(x)=(∫R^2)xf(x，y)dxdy∫R^2表示二重积分，在函数所定义的所有的域积分已知概率密度函数怎么求它的数学期望和方差 代入公式。在[a，b]上的2113均匀分布，5261期望=(a+b)/2，方差=[(b-a)^2]/2。代入直接得到结论。如4102果不知道均匀分1653布的期望和方差公式，只能按步就班的做：期望：EX=∫{从-a积到a} xf(x)dx{从-a积到a} x/2a dxx^2/4a|{上a，下-a}0E(X^2)=∫{从-a积到a}(x^2)*f(x)dx{从-a积到a} x^2/2a dxx^3/6a|{上a，下-a}(a^2)/3方差：DX=E(X^2)-(EX)^2=(a^2)/3扩展资料：离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)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。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数，因而k是离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，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3.5、无理数等，因而称这随机变量是连续型随机变量。由于随机变量X的取值 只取决于概率密度函数的积分，所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。更准确来说，。已知概率密度函数怎么求它的数学期望和方差 求方差要利用个公式，DX=EX^2-(EX)^2期望EX=∫f（x）*x dx下面的积分区间都是-a到a 为了书写我就不写明了.EX=∫1/2a*x dx=0EX^2=∫（1/2a）*x^2 dx=1/3 a^2DX=EX^2-(EX)^2=（1/3）a^2当然，对于一些常见分布的期望和方差可以直接背公式请别忘记采纳，祝学习愉快数学期望为0跟概率密度函数的奇偶性有什么关系 概率密度函数是偶函数是数学期望为0的充分非必要条件。已知数学期望公式∫xf(x)dx=0如果概率密度函数f(x)上是偶函数，则xf(x)是奇函数，根据奇函数在对称区间上的定积分为0，那么数学期望为0，但反过来不一定成立。扩展资料：数学期望的应用：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（销售量）X是一个随机变量，它在区间[10，30]上均匀分布，而销售该商品的利润值Y也是随机变量，它是X的函数，称为随机变量的函数。题中所涉及的最佳利润只能是利润的数学期望（即平均利润的最大值e69da5e6ba90e799bee5baa6e997aee7ad9431333431373861）。因此，本问题的解算过程是先确定Y与X的函数关系，再求出Y的期望E(Y)。最后利用极值法求出E(Y)的极大值点及最大值。体育比赛问题：乒乓球是我们的国球，上世纪兵兵球也为中国带。大学数学求期望 (0，+∞)xf(x)dx=∫(0，+∞)x/[π(1+x^2)]dx=(1/2π)ln(1+x^2)(0，+∞)不存在期望E(x)不存在.已知概率密度函数，它的期望和方差是怎么得来的？谢谢 已知概率2113密度函数，它的期望：已知概率密度函数，它5261的方差：4102扩展资料：连续型的随机变量取值在任意1653一点的概率都是0。作为推论，连续型随机变量在区间上取值的概率与这个区间是开区间还是闭区间无关。要注意的是，概率P{x=a}=0，但{X=a}并不是不可能事件。由于随机变量X的取值 只取决于概率密度函数的积分，所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。如果一个函数和X的概率密度函数取值不同的点只有有限个、可数无限个或者相对于整个实数轴来说测度为0（是一个零测集），那么这个函数也可以是X的概率密度函数。数学期望为0 跟概率密度函数的奇偶性有什么关系？ 数学期望为0 跟概率密度函数的奇偶性有什么关系 由数学期望公式∫xf(x)dx=0 如果概率密度函数f(x)上是偶函数，则xf(x)是奇函数，根据奇函数在对称区间上的定积分为0，那么。数学期望已知概率密度函数f，怎么求E 已知概率密度函数f(x)，求数学期望E(x)：E(x)=∫(∞，-∞)xf(x)dx-(1)联合密度函数的数学期望怎么求 数学期望是试验中每2113次可能结果的概率乘以5261其结果的总和。计算公式：1、离散4102型：离散型随机变1653量X的取值为X1、X2、X3…Xn，p(X1)、p(X2)、p(X3)…p(Xn)、为X对应取值的概率，可理解为数据X1、X2、X3…Xn出现的频率高f(Xi)，则：2、连续型：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)。即扩展资料在许多生产实际与理论研究中，一个随机现象常常需要同时用几个随机变量去描述，例如，晶体管放大器中某一时刻的噪声电流就要用随机振幅和随机相位两个随机变量来表征。又如当一个确定的正弦信号，经过随机起伏信道传输后，到达接收点时其振幅、相位和角频率已不再是确定的了，而变成随机参数。这时的信号在某一时刻就要用三个随机变量来描述。如此可以推广到”个随机变量的情况。称n个随机变量X1，X2，…，Xn的总体X=(X1，X2，…，Xn)为n维随机变量(或n元随机变量)，或称n维随机矢量。显然，一维随机矢量即为随机变量。随机矢量X的性质不仅由单个随机变量X1，X2，…，Xn的性质所决定，而且还应由这些随机变量的相互关系所决定。参考资料来源：-数学期望参考资料来源：-。

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