期望ex怎么

期望ex怎么求

期望ex怎么

文章插图
求期望ex公式:EX^2=DX+EX^2 。在概率论和统计学中 , 数学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 。
概率 , 亦称“或然率” , 它是反映随机事件出现的可能性大小 。随机事件是指在相同条件下 , 可能出现也可能不出现的事件 。例如 , 从一批有正品和次品的商品中 , 随意抽取一件 , “抽得的是正品”就是一个随机事件 。设对某一随机现象进行了n次试验与观察 , 其中A事件出现了m次 , 即其出现的频率为m/n 。经过大量反复试验 , 常有m/n越来越接近于某个确定的常数 。
期望ex怎么算求期望ex公式:EX^2=DX+EX^2 。在概率论和统计学中 , 数学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 。
概率 , 亦称“或然率” , 它是反映随机事件出现的可能性大小 。随机事件是指在相同条件下 , 可能出现也可能不出现的事件 。例如 , 从一批有正品和次品的商品中 , 随意抽取一件 , “抽得的是正品”就是一个随机事件 。设对某一随机现象进行了n次试验与观察 , 其中A事件出现了m次 , 即其出现的频率为m/n 。经过大量反复试验 , 常有m/n越来越接近于某个确定的常数 。
连续性的随机变量的数学期望 EX2怎么要求EX^2 , 只知道EX还不够 , 至少要知道x是如何分布的 , 也即它的分布函数或者概率密度函数 。
若X~N(1 , 3) , 则Dx=3 , 由DX=EX^2-(EX)^2及EX的值可以算出EX^2 。若X~N(1 , 3) , Y=3X+1 , EY=E(3X+1)=3EX+1=3*1+1=4 , DY=D(3X+1)=3^2*DX=9*DX=9*3=27 , 所以Y~N(4 , 27) 。
3X与X+X+X没有区别 。Z=X+Y的密度函数也要根据X,Y的概率密度f(xy)来求 , 一般用作图法计算 , 先算出分布函数F(Z) , 再算密度函数f(z) , 也可以直接积分计算:f(z)=将f(x , z-x)对x积分 , 这时的难点是确定好积分上下限 。
如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来 , 而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量 。例如 , 一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量 。
扩展资料:
能按一定次序一一列出 , 其值域为一个或若干个有限或无限区间 , 这样的随机变量称为离散型随机变量 。离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围(或说成取值的形式)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 。
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分钟、5分钟7毫秒、7√2分钟 , 在这十五分钟的时间轴上任取一点 , 都可能是等车的时间 , 因而称这随机变量是连续型随机变量 。
数学期望ex和dx怎么转化数学期望为设X是一个随机变量 , 若E{[X-E(X)]^2}存在 , 则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差 , 记为D(X),Var(X)或DX 。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差 , 而σ(X)=D(X)^0.5(与X有相同的量纲)称为标准差(或方差) 。
数学期望怎么求数学期望(或期望值)是在统计意义下随机变量的一种数学术语 , 表示在多次随机试验中 , 每次试验的结果所带来的期望结果的总和 。
对于一个离散的随机变量X , 它的期望值(也称为数学期望)可以表示为:
E(X)=∑xP(X=x)
其中x是随机变量X的取值 , P(X=x)是随机变量X取值为x的概率 。
对于一个连续的随机变量X , 它的期望值可以表示为:
E(X)=∫xf(x)dx
其中f(x)是随机变量X的概率密度函数 。
期望值是随机变量的一个有用的数学特征 , 在统计意义下表示随机变量的中心位置 。它是随机变量的平均值 , 但并不是所有的随机变量都有期望值 , 因为期望值只有在满足一定条件时才存在 。
【期望ex怎么】

    推荐阅读