常见随机变量的数学期望和方差

最新推荐文章于 2025-04-09 14:07:44 发布
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概率论与数理统计 | (7) 随机变量的期望与方差
sdu_hao的博客
11-06 3万+
目录 1. 随机变量的数学期望 2. 随机变量函数的数学期望 3. 数学期望的性质 4. 方差定义和计算公式 1. 随机变量的数学期望 随机变量的数字特征 1）数学期望 2）方差 3）协方差与相关系数 4）其他数字特征 5）多元正态分布的性质 例题 定义 设离散型随机变量X的分布律为：,若级数绝对收敛，则称级数的值为随机变量X的数学期望，记为E(X)，即： 可以...
【概率论基础进阶】随机变量的数字特征-随机变量的数学期望和方差
liu20020918zz的博客
09-17 919
设随机变量XXX的概率分布为 P{X=xk}=pk,k=1,2,⋯ P \left\{X=x_{k}\right\}=p_{k},k=1,2,\cdots P{X=xk​}=pk​,k=1,2,⋯ 如果级数∑k=1+∞xkpk\sum\limits_{k=1}^{+\infty}x_{k}p_{k}k=1∑+∞​xk​pk​绝对收敛，则称为级数随机变量XXX的数学期望或均值，记作E(X)E(X)E(X)，即 E(X)=∑k=1+∞xkpk E(X)=\sum\limits_{k=1}^{+\infty}x
随机变量的期望和方差
不二的博客
10-15 1万+
X服从两点分布，则  X服从超几何分布，即  ，则  X服从二项分布，即  ，则 X服从泊松分布，即  ，则 连续型 X服从均匀分布，即  ，则  ， X服从指数分布，即  ， 则  X 服从正态分布，即  ， 则  X 服从标准正态分布，即  ， 则    求正态分布的数学期望&&方差 设  ，求E（X），D（X）. 令  ，由于  ，所以  ，已知E...
期望、方差
Anne033的博客
10-03 6万+
一、期望和方差的定义 随机变量(Random Variable) X 是一个映射，把随机试验的结果与实数建立起了一一对应的关系。而期望与方差是随机变量的两个重要的数字特征。 1. 期望(Expectation, or expected value) 期望是度量一个随机变量取值的集中位置或平均水平的最基本的数字特征； 2. 方差(Variance) 方差是表示随机变量取值的分散性的一个数字特征。 方差越大，说明随机变量的取值分布越不均匀，变化性越强；方差越小，说明随机变量的取值越趋近于均值，即期望值。 （1
概率论与数理统计中常见的随机变量分布律、数学期望、方差及其介绍
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连续型随机变量的数学期望与方差PPT课件.pptx
10-09
在概率论与数理统计的学习中，连续型随机变量是一个核心概念，而其数学期望和方差更是重要的基本内容。本文将围绕连续型随机变量的数学期望与方差展开讨论，深入解析这些概念的定义、计算方法和性质。 首先，我们要...
六个常用随机变量的数学期望与方差PPT课件.pptx
10-11
本PPT课件主要介绍了六个常用的随机变量的数学期望和方差，分别是二点分布、 二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。 一、 二点分布 二点分布是指随机变量 X 只取两个值的分布。设 X 服从二点分布，...
随机变量的数学期望与方差PPT课件.pptx
10-24
方差和期望值常被联合使用，以全面描述随机变量的统计特性。例如，在质量控制过程中，期望值可以指示产品的平均性能，而方差则能揭示产品性能的一致性。在投资领域，期望值代表了投资的平均回报，而方差则反映了投资...
常用随机变量的期望和方差
weixin_56375291的博客
10-06 1835
同样的，可以将二项分布视为零一分布重复n次，每次都是相互独立的。当n很大时，n-k近似为k，n-k+1也近似为k，p很小时，上一步中k=0变到k=1的原因在于k=0时，第一项为0。泊松分布是二项分布在n很大，p很小时的特例。为第n+1次取得r+1次成功的期望，为。n趋于无穷，p趋于0，np趋于。均匀分布的概率密度函数为。正态分布的概率密度函数为。二项分布的二阶原点矩。于是泊松分布的期望为。均匀分布的分布函数为。
用MATLAB计算随机变量的数学期望和方差
12-19
使用matlab计算随机变量的期望和方差，以及随机变量函数的期望和方差
期望和方差
Mr_health的博客
08-29 8563
均值和方差
随机变量的期望和方差B(n,P) H(N,M,n) P(λ)+U(a,b) E(λ)正态分布+概率论
ResumeProject的博客
09-01 2230
H(N,M,n):超几何分布 B(n,P) :二项分布 P(λ)：泊松分布/Poisson分布 H⟶N→+∞B⟶n很大p很小PH\stackrel{N\rightarrow +\infty}{\longrightarrow} B\stackrel{n很大p很小} {\longrightarrow}PH⟶N→+∞​B⟶n很大p很小​P 产品质量的不放回抽检中,若N件产品中有M件次品,抽检n件时所得次品数X=k 的概率,当N为无穷大时,超几何分布就是二项分布 离散型 分布 期望 方差 H(
《概率论基础教程》总结2 随机变量、期望、方差
vincent_hbl的博客
01-26 2万+
一随机变量 1、基本概念 随机变量定义：随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，其可能取各种随机变量不同的值，具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。 随机变量首先是一个变量。昨天的天气，你的高考成绩都是随机变量，不过这些是确定无疑的，相反随机变量结果不确定。 累计分布函数定义： 这里X为实随机变量，即取值为实数的随机变量。 2、常
概率论基础与随机变量的期望和方差
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weixin_42601702的博客
04-09 469
本章深入探讨了概率论中的基础知识，特别是随机变量的期望和方差。文中详细介绍了独立随机变量的期望和方差的性质，以及协方差和相关系数的概念。通过一系列的数学证明和公式的推导，展示了如何计算随机变量的期望和方差，以及这些统计量在预测和决策中的应用。此外，本章还探讨了条件期望的概念以及如何在不同情况下应用它来简化计算和预测。
概率论之 一维随机变量的期望，方差，协方差
qq_41035283的博客
11-02 4011
概率论之 一维随机变量的期望，方差，协方差前言一维系统期望公式性质方差公式性质协方差公式性质相关系数相关性与独立性后记 前言 随机变量的期望、方差、协方差性质非常重要，但又比较容易忘，记录一下加深记忆。首先是一维 一维系统 假设系统状态是由单成分构成，将其表示为一维随机变量XXX 期望 公式 如果变量XXX的概率密度为p(x)p(x)p(x)，则期望可表示为： E(X)=∫−inf⁡+infxp(x)dx E(X)=\int_{-\inf}^{+inf} xp(x)dx E(X)=∫−inf+inf​xp(
随机变量的数学期望与方差性质
"该资源是一份关于测量平差的课件，主要讲解了误差分布、精度指标、偶然误差的特性以及随机变量的数学期望和方差等概念。内容包括正态分布、偶然误差的规律性、衡量精度的指标、精度与准确度的区别，以及测量不确定...
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