大数定律是必然的吗？ 为什么实验次数越多，事件出现的频率将会趋近期望值？这是由“期望值”的定义决定的，但我想问的是，为什…
数学期望在什么情况下不存在呢？如题 离散型随机变量X取可列个值时，它的数学期望要求级数∑|xi|pi收敛，否则数学期望不存在；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.
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.
m属于（0，3），(m+2)x(3-m)y-3=0与x轴、y轴围成的三角形的面积小于9/8的概率为
如何评价将于 2019 年秋季启用的人教社 A 版高中数学教科书内容架构？ 为什么分必修选修这么复杂，选修本全学完，基本本科阶段的数学内容都有了解了，甚至很多人本科毕业还不能回答个别高中数学的问题(question)！(有可能能力不够，更有可能是。
统计数学，covariance和correlation的区别，在金融里的意义是什么 我不知道你想问什么。问题太大。给你举些COV和COR的应用吧-比如时间序列里（比如高频或者超频时间序列在金融里应用蛮广的），COR的pattern可以反映序列的模型。而在financial econometrics里面基本分析都是针对VAR-COV MATRIC进行的。因为CORR算是比较直观的一种线性相关性的度量，但是CORR也因此容易失去一些COV本来的特性，比如时间序列里平稳性就不能用CORR来决定。
考研数学有那些范围啊 考研数学分为数一、数二、数三，因考研专业而异。一、数一大纲：1、考试科目：高等数学、e68a84e8a2ad62616964757a686964616f31333431363033线性代数、概率论与数理统计2、形式结构：（1）试卷满分及考试时间试卷满分为150分，考试时间为180分钟.（2）答题方式答题方式为闭卷、笔试.（3）试卷内容结构高等数学 56%线性代数 22%概率论与数理统计22%（4）试卷题型结构为：单选题 8小题，每题4分，共32分填空题 6小题，每题4分，共24分解答题(包括证明题)9小题，共94分二、数二大纲：1、考试科目：高等数学、线性代数2、形式结构（1）试卷满分及考试时间试卷满分为150分，考试时间为180分钟。（2）答题方式答题方式为闭卷、笔试。（3）试卷内容结构高等数学 78%线性代数 22%（4）试卷题型结构：单项选择题选题 8小题，每题4分，共32分填空题 6小题，每题4分，共24分解答题（包括证明题）9小题，共94分三、数三大纲：1、考试科目：微积分、线性代数、概率论与数理统计2、形式结构：（1）试卷满分及考试时间试卷满分为150分，考试时间为180分钟.（2）答题方式答题方式为闭卷、笔试.（3）试卷内容结构微积分 56%线性代数 22%概率。
如果x服从正态分布N则x平方服从什么分布？ ^如果x服从正态分布N，则2113x平方服5261从N（u，（σ^2）/n）。因为X1，X2，X3，.，Xn都服从4102N（u，σ^2)，正太分布可加性X1+X2.Xn服从N（nu，nσ^2).均值1653X=（X1+X2.Xn）/n，所以X期望为u，方差D(X)=D（X1+X2.Xn）/n^2=σ^2/nE（Y）=E[X]=-E[X]=0 Y（Y）=E[YE（Y）]^2=E[-X-0]^2=E[X^2]=1因此，随机变量Y=-X的意思是0，方差为1 服从标准正态分布的随机变量：BR/>；N（0，1）扩展资料：正态分布的性质：（1）如果且a与b是实数，那么（参见期望值和方差）。（2）如果与是统计独立的正态随机变量，那么：它们的和也满足正态分布它们的差也满足正态分布U与V两者是相互独立的。（要求X与Y的方差相等）。（3）如果和是独立常态随机变量，那么：它们的积XY服从概率密度函数为p的分布其中K0是修正贝塞尔函数（modified Bessel function）它们的比符合柯西分布，满足（4）如果为独立标准常态随机变量，那么服从自由度为n的卡方分布。参考资料来源：-正态分布
求正态分布的数学期望和方差的推导过程 不用二重积分的，可以有简单的办法的.设正态分布概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]其实就是均值是u，方差是t^2，不太好打公式，你将就看一下.于是：e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=(√2π)t.（*）积分区域是从负无穷到正无穷，下面出现的积分也都是这个区域，所以略去不写了.（1）求均值对（*）式两边对u求导：{e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*[2(u-x)/2(t^2)]dx=0约去常数，再两边同乘以1/(√2π)t得：[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*(u-x)dx=0把(u-x)拆开，再移项：x*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=u*∫[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx也就是x*f(x)dx=u*1=u这样就正好凑出了均值的定义式，证明了均值就是u.(2)方差过程和求均值是差不多的，我就稍微略写一点了.对(*)式两边对t求导：[(x-u)^2/t^3]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=√2π移项：[(x-u)^2]*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=t^2也就是(x-u)^2*f(x)dx=t^2正好凑出了方差的定义式，从而结论得证.
covariance和correlation的区别，在金融里的意义是什么I wonder what is the effect of a covariance's value？Or we figured the value of covariance in order to know whether it is positive or negative only？Unlike the correl
