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二维离散型随机变量数学期望
E( x)是什么意思?
答:
EX是
随机变量
的
数学期望
。对于
离散型
的随机变量,数学期望可以视为它的加权平均值。
概率论
数学期望
和方差问题?
答:
方差描述的是随机变量的取值偏离其
数学期望
的偏离程度。相关系数描述的是两个随机变量之间的相互关系,是不是具有线性关系。可见,前两个都是随机变量的取值的特征,也是最先想到的,至于为什么用平均程度来衡量呢?书中提到个词“波动性”就很关键了,这也是其中的原因。
离散型随机变量
的数学期望:为什么...
如何用
离散随机变量
的概率密度算
数学期望
答:
你的问题不对,
离散型随机变量
没有概率密度。计算
期望
的方法是:对于离散型随机变量,期望=∑(取值×概率),对于连续型随机变量,期望=∫(-∞,+∞)(取值×概率密度)。
e( x)的
期望
是什么意思?
答:
EX是
随机变量
的
数学期望
。对于
离散型
的随机变量,数学期望可以视为它的加权平均值。
离散型随机变量
的分布列怎么求?
答:
因为,(X,Y)是
二维离散型随机变量
所以,xy也是离散型随机变量 先求出xy的概率分布列 再求xy的
期望
比如 P(x=0)=1/2,P(x=1)=1/2 P(y=0)=1/2,P(y=1)=1/2 则,P(xy=0)=3/4 P(xy=1)=1/4 所以,E(XY)=0×(3/4)+1×(1/4)=1/4 如果随机变量X的...
“
数学期望
”指的是什么?
答:
数学期望
是一种重要的数字特征,它反映
随机变量
平均取值的大小,是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。这里的“期望”一词来源于赌博,大概意思是当下注时,期望赢得多少钱。以大数据眼光看问题体现了数学期望中的大量试验出规律,不能光看眼前或特例,对一种现象不能过早下结论,要多听、多看从而...
离散型随机变量
x的概率分布如下求该随机变量的
数学期望
P{x=i}=2a...
答:
由分布列的性质,Σ{i=1→∞} 2a^i = 2*[a/(1-a)]=1 解得 a=1/3 EX= Σ{i=1→∞} i*2*(1/3)^i = 2*Σ{i=1→∞} i*(1/3)^i;为求上面的和,需要利用幂级数的求和方法:Σ{i=1→∞} i*x^i = Σ{i=1→∞} (i+1)*x^i - Σ{i=1→∞} x^i 而 Σ{...
数学期望
?
答:
目录 概述离散型 连续型
数学期望
的定义定义1:定义2:计算随机变量的数学期望值 单独数据的数学期望值算法 概述 离散型 连续型 数学期望的定义 定义1:定义2:计算 随机变量的数学期望值 单独数据的数学期望值算法 展开 编辑本段概述 mathematical expectation
离散型随机变量
的数学期望 离散型 离散型...
已知
离散型随机变量
X服从泊松分布,若方差D(X)=10,则
数学期望
E(-2X)=...
答:
【答案】:C由于
离散型随机变量
X服从泊松分布,因而数学期望 E(X)=D(X)=10 根据
随机变量数学期望
的性质3,于是数学期望 E(-2X)=-2E(X)=-2×10=-20 这个恰好就是备选答案(c),所以选择(c).
离散型随机变量
有哪些特点?
答:
所以 E(X^2) = 0*(1/2)+1*(1/4)+4*(1/4)=5/4,E(2X+3)=2E(X)+3=2*(1/2)+3=4。有些随机变量,全部可能取到的值是有限多个或可列无线多个,这种随机变量为
离散型随机变量
。要掌握一个离散型随机变量X的统计规律,只需要直到X的所有可能取值,以及取每一个可能值得概率。
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