考研数学概率论里，一个随机变量X~[某矩阵]是什么意思啊？谢谢了 多元随机变量数学期望

条件期望的数学期望 条件分布函数F(y|x)或条件密度函数P(y|x)描写了随机变量 在已知(=y)发生的条件下的统计规律，同样离散型情形一样，还可以求在(=y)发生的条件下的数学期望，也就是条件数学期望，于是有下述定义。定义5.1如果随机变量 在已知(=y)发生的条件下的条件密度函数为P(y|x)，若则称E()=（3.90）为在(=y)发生的条件下的数学期望，或简称为条件期望。同离散型情形相同，连续型随机变量的条件期望也具有下述性质：（1）若a≤b，则a≤E()≤b；（2）若是、两个常数，又E()（i=1，2）存在，则有E()=E()+E()进一步还可以把E()看成是 的函数，当时这个函数取值为E()，记这个函数为E()，它是一个随机变量，可以对它求数学期望，仍与离散型相同，有（3）E(E)=E。向左转|向右转有关概率论 多元随机变量 如图，求问划线部分的方式数是如何出来的？如果看不清楚，点击图片可看大图。 3个随机变量乘积的期望为什么等于三个随机变量的期望乘积也就是E(X1X2X3)=E(X1)E(X2)E(X3) 如果这三个随机变量互相是独立的，你这个式子才成立.你先考虑两个独立变量的情况，E（A*B）=COV（A，B）+E（A）*E（B）.因为独立，所以协方差COV（A，B）=0，所以E（A*B）=E（A）*E（B）.再把两个变量的情况推广到三个，就能得出E（A*B*C）=E（A）*E（B）*E（C）.考研数学概率论里，一个随机变量X~[某矩阵]是什么意思啊？谢谢了 你说的应该是一个两行的矩阵吧 矩阵的第一行代表变量X可能的取值第二行分别对应着X取第一行相应位置的值的概率如X~（0 11/2 1/2）就表示X取值为1或者0的概率都是1/2联合分布有数学期望吗？ 目前看到的数学期望只是针对一个随机变量，有没有针对联合概率分布的数学期望，是怎么算的两个随机变量相互独立的条件 联合分布函数F(x，y)=F(x)*(y)或密度函数p(x，y)=p(x)*p(y)X服从正态分布，X的平均值的数学期望是什么 具体回答如图：期望值2113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5261几乎肯定地收敛于期望值。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0，σ=1时的正态分布是标准正态分布。扩展资料：由于一般的正态总4102体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于1653x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。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，公专共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随属机变量，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。参考资料来源：-正态分布参考资料来源：-数学期望

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