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.
怎么求柯西分布的特征函数啊 取 X 表示柯西分布随机变量，则柯西分布的特性函数表示为：Φx(t；X0，γ)=exp(i*X0*t-γ*t的绝对值)如果 U 与 V 是期望值为 0、方差为 1 的两个。
为什么柯西分布没有期望 如果期望存在，就应该是∫x/π(1+x*x)dx(-∞，+∞)没错但实际上这个式子是不可积的直白地说，不要认为奇函数在对称区间上积分为零，因为可能根本就是不可积的这里就属于这种不可积的情况，如果被积函数在某个区间上可积（广义），则在其任一连续子区间上也可积（广义）这里被积函数为x/π(1+x*x)，易证∫x/π(1+x*x)dx(0，+∞)不存在，所以∫x/π(1+x*x)dx(-∞，+∞)不存在
高数 概率论问题求解大神！ 图里是方差的矩估计量 想知道是怎么得出来的？求详细过程
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。
如何理解随机变量的均值是常数。不知道你是几年级的，这个问题可深可浅。所谓 随机变量的均值，你大概问“数学期望”值问题。随机变量 有分布特性，例如：参数为的泊松分布。
数学期望存在，说明了什么问题.反之，不存在数学期望，有说明了什么问题？ 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。
为什么随机变量的均值是常数 随机变量的均值也就是数学期望，仅依赖于这个随机变量的分布，当随机变量的概率分布确定以后，这个随机变量的数学期望就是确定的常数，比如0~1之间的随机数，大量统计的平均值应该是0.5左右。对于一个不确定的总体（比如某校学生的平均身高），均值X是一个变量，但是全国人的平均身高基本是确定的，虽然长期来看，均值也是逐步增加的。
数学期望在什么情况下不存在呢？ 离散型随机变量32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333366306464X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。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。
