下列各项中,属于定性变量的是（）

下列各项中,属于定性变量的是（） A.空气质量指数B.每季流行色C.天气温度D.月收入正确答案：每季流行色

NerveM 2023-06-13 07:26:151

如何利用spss多元线性回归分析来进行定性变量的分析操作

多元线性回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

Chen2023-06-13 07:26:151

为什么要引入定性变量

引入定性变量是因为使线性回归模型作为一种及其灵活的工具。从这一章开始引入定性变量作为自变量，从而使线性回归模型作为一种及其灵活的工具，可以处理经验研究中许多实际的问题。统计学概念，定性变量qualitativevariable，观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别，这样的观测数据称为定性变量。类别型变量，也被称为定性变量categoricalvariable。比如性别、省份、学历、产品等级等。这类变量的取值通常是用文字而非数字来表示。

FinCloud2023-06-13 07:26:141

定性变量和定性数据的区别

两种数据所依赖的哲学体系不同。 定性数据:其对象是客观的、独立于研究者之外的某种客观存在物。 定量数据,其研究对象与研究者之间的关系十分密切,研究对象被研究者赋予主观色彩,成为研究过程的有机组成部分。2.两种数据在对人本身的认识上有所差异。 定性数据:认为人的个性和人与人之间的差异,进而认为很难将人类简单地划归为几个类别。 定量数据:认为人基本上都是相似的。3.两种数据的目的不同。 定性数据:对特定情况或事物作特别的解释。 定量数据:对各

北有云溪2023-06-13 07:26:142

想问变量中属于定性变量有什么

变量中属于定性变量有：长度、重量、产量、人口、速度和温度，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和VisualBasic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。更多关于变量中属于定性变量有什么，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/45a7111615830805.html?zd查看更多内容

苏萦2023-06-13 07:26:131

定性变量可以确定平均数吗

定性变量不能确定平均数。定性变量（qualitative variable）又名分类变量( categorical variable ):观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别。释义定量属性是指以数量形式存在着的属性，并因此可以对其进行测量。测量的结果用一个具体的量（称为单位）和一个数的乘积来表示。以物理量为例，距离、质量、时间等都是定量属性。很多在社会科学中考查到的属性，比如能力、人格特征等，也都被视作定量的属性来进行研究。定性是指通过非量化的手段来探究事物的本质。其概念与定量相对应。定性的手段可以包括观测、实验和分析等，以此来考察研究对象是否具有这种或那种属性或特征以及它们之间是否有关系。

Chen2023-06-13 07:26:131

spss正态性检验中因变量为常量的怎么办？

没法做正态性检验的哦

小菜G的建站之路2023-06-13 07:26:122

定性变量与定量变量区别

定性：颜色、形状这种。定量：有数字的就是定量。例如：重2吨。

左迁2023-06-13 07:26:124

关于正态分布运算后的统计变量，连加和连乘都服从什么分布？

1.累加之后不会改变X1+X2+X3+X4+...+Xn服从正态分布期望和方差服从累加(线性)的计算方法,总期望=期望之和,总方差=方差之和e^a.e^b=e^(a+b)2.log(X1*X2*X3*X4*...*Xn)=logX1+logX2+logX3+...+logXnlogXi服从正态分布如1.,Xi-->logXi,期望和方差服从累加的计算方法X1*X2*X3*X4*...*Xn服从对数正态(log-normal)分布lognormaldistribution可以在谷歌(google)或wikipedia找到3log(（1+X1)*(1+X2)*(1+X3)*...*(1+Xn))=log(1+X1)+log(1+X2)+.....+log(1+Xn)（1+X1)*(1+X2)*(1+X3)*...*(1+Xn)服从log-正态(log-normal)分布,Xi移动+1如1.,Xi-->log(1+Xi),期望和方差服从累加的计算方法已知某证券的单日收益波动标准差是2%，计算月（30天）收益波动标准差期望=30*单日期望方差=30*单日方差

小菜G的建站之路2023-06-13 07:26:092

二维正态随机变量(X,Y)的条件概率密度是正态分布吗?

这个不一定. 二维正态随机变量只能确定两个边缘分布分别服从一维正态分布,条件概率要利用公式求得,具体分析. 希望能解决您的问题.

此后故乡只2023-06-13 07:26:081

关于正态分布运算后的统计变量，连加和连乘都服从什么分布？

都是服从正态分布

瑞瑞爱吃桃2023-06-13 07:26:083

两组呈正态分布的数值变量资料，但均数相差悬殊，若比较离散趋势，最好选用的指标为

【答案】：E分析：变异系数用CV表示，CV是将标准差转化为算术均数的倍数，以百分数的形式表示。CV常常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组（或多组）资料的变异程度。掌握“定量资料的统计描述及推断”知识点。

tt白2023-06-13 07:25:591

正态分布的数值变量资料， 势的指标最好选用（）。

【答案】：D标准差是描述数值变量资料离散趋势的最好指标。全距和百分位数仅考虑一组资料的两端数值或某一位置的数值，未考虑其他数据的变异情况，不能全面反映资料的离散程度。方差的单位是原度量单位铺平方，不便于解释。变异系数是用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组（或多组）资料的变异程度。

hi投2023-06-13 07:25:591

二维正态随机变量(x,y)~ n(1,3,4,16,1),则y=2x+1. ( ) 对 错

(X,Y)~N(1,4;4,16;1/4) 表示联合分布x,y的概率密度函数： f(x,y)服从正态分布 其中数学期望分别为1,4 方差为4,16 x,y的相关系数为1/4

北营2023-06-13 07:25:571

正态分布函数的变量不是x吗？为什么N(u,o^2)中括号内是u和o^2？不应该是x吗？

u表示的是期望值，o^2表示的是方差，建议你先看看正态分布函数的定义。

小菜G的建站之路2023-06-13 07:25:501

为什么正态随机变量的线性组合仍为正态

结果和随机变量的独立性有关，下面给出一般性结论，先做一些符号说明： 设随机变量Xi与Xj的期望分别为E(Xi)=μi，E(Xj)=μj，1≤i,j≤n 协方差为E[(Xi-EXi)*(Xj-EXj)]= E[(Xi-μi)*(Xj-μj)]=σij 显然，σij=σji，且当i=j时，D(Xi)=σii 令Y=∑{i=1,n}

Jm-R2023-06-13 07:25:451

正态随机变量

就是一个随机变脸符合正态分布。

瑞瑞爱吃桃2023-06-13 07:25:441

为什么正态随机变量在特定区间上取值的概率为零

你好！这句话不正确，正态分布在整个数轴上概率密度都不为0，在长度不为0的区间上的概率都不为0。但连续型随机变量在任一特定点取值的概率是0，所以正态分布在特定点取值的概率也是0。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

小白2023-06-13 07:25:431

正态分布变量一定是白噪声吗

是的。就是零均值、常方差的稳定随机序列，计量模型中的随机误差项必须是白噪声，模型才有经济意义。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。要论含义,解释变量的定义域并不一定包括0,因为在很多时候,常数项的数学含义是?但是在计量经济学的实证模型中,这通常是无意义的,使得在该位置上,所有参数的确定都为了一个目的:让残差项的均值为0,而且残差项的平方和最小。

Jm-R2023-06-13 07:25:421

随机变量X和Y都服从正态分布，则X+Y一定服从正态分布么

不一定的，但是如果X和Y独立，X+Y就服从正态分布，其均值是X和Y均值的和，方差的平方是两个方差平方的和。不独立的话,函数形状在三维空间就不是那种草帽型扩散的函数相互独立联合密度里新的指数是 -{(x-u1)^2/o^1+(y-u2)^2/o2^2}(x,y)在圆心为(u1,u2),双轴比例为 o1,o2 的所有椭圆上获得的指数相等整个函数被椭圆状的等高线组成-{(x-u1)^2/o^1+(y-u2)^2/o2^2+2(x-u1)(y-u2)/o1o2}这种情况下,椭圆有旋转,还是二维正太,x,y在二维面里定义域仍不受对方约束,也可以理解成把轴给转了一下.新轴u,v是关於x,y的互相垂直的向量,仍然可以不干涉如果x和y相关那麼y取值范围受x约束比如y必须小於某某x则定义域受到约束,总合还是1,密度相对聚拢,不知道变成什麽形状当Y=X确定时,会缩成沿著一个面的1维了顺带一说,如果X,Y独立同分布,等高线都是圆环,出来的函数是一个漂亮的草帽只要独立同方差就是圆环等高，位置和期望有关，形状和方差有关

此后故乡只2023-06-13 07:25:412

二维正态随机变量（X，Y）的条件概率密度是正态分布吗？

这个不一定。二维正态随机变量只能确定两个边缘分布分别服从一维正态分布，条件概率要利用公式求得，具体分析。

凡尘2023-06-13 07:25:382

请问什么叫正态随机变量?

就是一个随机变脸符合正态分布.

Chen2023-06-13 07:25:371

变量正态分布的话回归模型如何选择

变量正态分布的话回归模型按Y轴选择。根据查询相关公开信息显示，变量正态分布需要依照Y轴的变化情况进行详细选择。正态分布，也称常态分布，又名高斯分布（Gaussiandistribution），最早由棣莫弗（AbrahamdeMoivre）在求二项分布的渐近公式中得到。

拌三丝2023-06-13 07:25:371

正态分布的数值变量资料， 势的指标最好选用（）。

【答案】：D标准差是描述数值变量资料离散趋势的最好指标。全距和百分位数仅考虑一组资料的两端数值或某一位置的数值，未考虑其他数据的变异情况，不能全面反映资料的离散程度。方差的单位是原度量单位铺平方，不便于解释。变异系数是用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组（或多组）资料的变异程度。

余辉2023-06-13 07:25:371

动态变量的和未必是正态变量对吗

动态变量的和未必是正态变量不对。因为动态变量的和一定不是正态变量，动态变量是计算机编程语言的一个变量，而正态变量则是数学科目中的变量，两者不是一个范畴。

此后故乡只2023-06-13 07:25:361

正态变量系数是什么

正态变量系数，又称标准化系数，是指将随机变量的取值按照其均值为中心、标准差为单位长度进行标准化后的系数。具体地，对于随机变量 $x$，它的正态变量系数 $z$ 可以由下式计算得出：$$ z = frac{x - mu}{sigma} $$其中 $mu$ 是 $x$ 的期望（即均值），$sigma$ 是 $x$ 的标准差。正态变量系数可以将不同随机变量的取值标准化为一个单位，便于进行跨变量的比较和统计分析。在统计学中，许多常用的方法和模型都要求输入数据满足某些前提条件，例如服从正态分布。而实际采集到的数据往往不满足这些条件，此时可以通过正态变量系数来转换数据，进而应用这些方法和模型。

水元素sl2023-06-13 07:25:351

随机变量 期望 总体 的关系

期望的数学定义就是你说的第2种，前面那个定义必须在总体的每个数以相同概率出现时才成立。比如掷硬币，正面赢1元钱，反面输1元。那么期望就是E(X)=0.5*1+0.5*(-1)=0，这同时也是所有可能情况的算术平均。

豆豆staR2023-06-13 07:25:342

3．设随机变量X～B（10,0.2）,则期望E（X）=

由于是随机变量X~B,所以直接套公式：E(x)=np=10*0.2.

Chen2023-06-13 07:25:331

设随机变量x的数学期望E(X)，方差D(X)==σ2(σ＞0)，令Y=X-E(X)/σ,求E(Y),D(Y)

设随机变量X的数学期望为E(X)，方差为D(X)＞0，令，证明：E(Y)=0，D(Y)=1。扩展资料设随机变量X的数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，则根据切比雪夫不等式，有P{|X-μ|≥2σ}≤根据切比雪夫不等式有：P（|X-EX|≥ε ）≤VarX /ɛ2

阿啵呲嘚2023-06-13 07:25:331

设随机变量X与Y的数学期望分别为-2和2,方差分别为1和4,而相关系数为-0.5求E(2X+Y) D(2X-Y)

你好！可以如图利用期望与方差的性质求出结果。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

肖振2023-06-13 07:25:322

随机变量的期望与方差有着怎样的含义

期望就是随机变量分布的中心位置，方差就是随机变量的分散程度，即数据的稳定性。

gitcloud2023-06-13 07:25:322

随机过程中有两个随机变量怎么求期望

E(poisson)*E(Normal)=1000*100=100000两个分布是independent的.

无尘剑 2023-06-13 07:25:321

随机变量的数学期望存在，其方差一定存在吗

一个随机变量的期望存在，其方差并不一定存在。一个反例是：概率密度为x>1时，f(x)=2/x^3，x≤1时f(x)=0。

u投在线2023-06-13 07:25:291

已知随机变量X的数学期望E(X)=-2，方差D(X)=5，求：

【答案】：根据随机变量数学期望的性质4，所以数学期望E(5X-2)=5E(X)-2=5×(-2)-2=-12$根据随机变量方差的性质4，所以方差D(-2X+5)=(-2)2D(X)=(-2)2×5=20

苏萦2023-06-13 07:25:281

随机变量的数学期望存在，其方差一定存在吗

一个随机变量的期望存在，其方差并不一定存在。一个反例是：概率密度为x>1时，f(x)=2/x^3，x≤1时f(x)=0。

韦斯特兰2023-06-13 07:25:251

如何用概率论计算离散型随机变量的期望值？

首先弄清XY的分布列，然后按离散型随机变量的均值计算公式做，估计XY的分布计算要难点。在X与Y不独立的情况下，用条件概率计算，P（AB）=P（A）P（B/A)。高中公式大全:高中数学公式大全： 两角和公式 sin(A+B)=sinAcosB+cosAsinB sin(A-B)=sinAcosB-sinBcosA cos(A+B)=cosAcosB-sinAsinB cos(A-B)=cosAcosB+sinAsinB tan(A+B)=(tanA+tanB)/(1-tanAtanB) tan(A-B)=(tanA-tanB)/(1+tanAtanB) ctg(A+B)=(ctgActgB-1)/(ctgB+ctgA) ctg(A-B)=(ctgActgB+1)/(ctgB-ctgA) 倍角公式 tan2A=2tanA/(1-tan2A) ctg2A=(ctg2A-1)/2ctga cos2a=cos2a-sin2a=2cos2a-1=1-2sin2a 半角公式 sin(A/2)=√((1-cosA)/2) sin(A/2)=-√((1-cosA)/2) cos(A/2)=√((1+cosA)/2) cos(A/2)=-√((1+cosA)/2) tan(A/2)=√((1-cosA)/((1+cosA)) tan(A/2)=-√((1-cosA)/((1+cosA)) ctg(A/2)=√((1+cosA)/((1-cosA)) ctg(A/2)=-√((1+cosA)/((1-cosA)) 和差化积 2sinAcosB=sin(A+B)+sin(A-B) 2cosAsinB=sin(A+B)-sin(A-B) 2cosAcosB=cos(A+B)-sin(A-B) -2sinAsinB=cos(A+B)-cos(A-B) sinA+sinB=2sin((A+B)/2)cos((A-B)/2 cosA+cosB=2cos((A+B)/2)sin((A-B)/2) tanA+tanB=sin(A+B)/cosAcosB tanA-tanB=sin(A-B)/cosAcosB ctgA+ctgBsin(A+B)/sinAsinB -ctgA+ctgBsin(A+B)/sinAsinB 某些数列前n项和 1+2+3+4+5+6+7+8+9+…+n=n(n+1)/2 1+3+5+7+9+11+13+15…+(2n-1)=n2 2+4+6+8+10+12+14+…+(2n)=n(n+1) 12+22+32+42+52+62+72+82+…+n2=n(n+1)(2n+1)/6 13+23+33+43+53+63+…n3=n2(n+1)2/4 1*2+2*3+3*4+4*5+5*6+6*7+…+n(n+1)=n(n+1)(n+2)/3 正弦定理 a/sinA=b/sinB=c/sinC=2R 注： 其中 R 表示三角形的外接圆半径 余弦定理 b2=a2+c2-2accosB 注：角B是边a和边c的夹角

拌三丝2023-06-13 07:25:021

随机变量的期望与方差有着怎样的含义

期望可以理解为这个变量的平均值，是对随机变量本身“客观价值”的一种表现。因为随机无法确定，大家心里需要有个数，这个随机的因素到底围绕的哪条线变化，期望就是那条线。方差则是另一种特征，他描述的是随机变量的波动性（围绕着期望波动）的大小。方差越大，说明这个事变数越大，容易偏离平均值很远。

铁血嘟嘟2023-06-13 07:25:011

怎样计算随机变量函数线性的数学期望和方差

你好！可利用已知变量的期望与方差，若Y=aX+b，则E(Y)=aE(X)+b，D(Y)=(a^2)D(X)。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

tt白2023-06-13 07:25:011

离散型随机变量的期望怎么求？

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)＝1/2P(y＝0)＝1/2，P(y＝1)＝1/2则，P(xy＝0)＝3/4P(xy＝1)＝1/4所以，E(XY)＝0×(3/4)＋1×(1/4)＝1/4如果随机变量X的所有可能的取值是有限或者可列无穷多个，那么它分布函数的值域是离散的，对应的分布为离散分布。常用的离散分布有二项分布、泊松分布、几何分布、负二项分布等。扩展资料：离散型随机变量在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。在实际问题中通常用它来表征多个独立操作的随机试验结果或多种有独立来源的随机因素的概率特性，因此它对于概率统计的应用是十分重要的。参考资料来源：百度百科——随机变量

左迁2023-06-13 07:25:001

随机变量的期望,是否 E（XE（Y））=EXEY

E(Y)为常数 故 E(XE(Y))=E(Y)E(X) 如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,

bikbok2023-06-13 07:24:591

设随机变量X的数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，则根据切比雪夫不等式，有P{|X-μ|≥2σ}≤______

根据切比雪夫不等式有：P（|X-EX|≥ε ）≤VarX?2随机变量Xe数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，故有：P{|X-μ|≥2σ}≤DX(2σ)2=m4

wpBeta2023-06-13 07:24:561

离散型随机变量的期望和方差是什么？

在概率论和统计学中，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。D(X) = E{[X - E(X)]^2}.(1)=E(X^2) - (EX)^2.(2)。（1）式是方差的离差表示法。（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。相关内容：当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。用概率论的知识，不难得知，甲获胜的可能性大，乙获胜的可能性小。因为甲输掉后两局的可能性只有(1/2)×(1/2）=1/4，也就是说甲赢得后两局或后两局中任意赢一局的概率为1－(1/4)=3/4，甲有75%的期望获得100法郎。而乙期望赢得100法郎就得在后两局均击败甲，乙连续赢得后两局的概率为(1/2)*(1/2)=1/4，即乙有25%的期望获得100法郎奖金。

mlhxueli 2023-06-13 07:24:561

随机变量数学期望的问题

求解过程与结果如下所示。

善士六合2023-06-13 07:24:551

随机变量的数学期望一定存在吗?

不一定，数学期望只是由已有数据推测出的数学模型，不一定存在。

陶小凡2023-06-13 07:24:541

随机变量 X 的期望值为 1，方差为 1。 定义一个新的随机变量 Y，其中 Y = 2X + 2，求Y的期望值和方差

E(Y)=E(2X+2)=2E(X)+2 =2+2=4D(Y)=D(2X+2)=4D(X) =4

肖振2023-06-13 07:24:531

已知概率密度函数,如何求该随机变量的数学期望EX？

求解方法：代入公式。在[a,b]上的均匀分数。期望：EX=∫{从-a积到a} xf(x) dx。=∫{从-a积到a} x/2a dx。=x^2/4a |{上a,下-a}。=0。E(X^2)=∫{从-a积到a} (x^2)*f(x) dx。=∫{从-a积到a} x^2/2a dx。=x^3/6a |{上a,下-a}。=(a^2)/3。在概率论和统计学中，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。总结如下：离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)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。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数，因而k是离散型随机变量。

u投在线2023-06-13 07:24:521

任何随机变量都有数学期望吗?请举例说明

并非所有随机变量都与数学期望.请看连续型随机变量数学期望的定义：设X是连续型随机变量,其密度函数为f(x),如果∫xf(x)dx绝对收敛,定义 X的数学期望为E(X)=. 由此可见对于连续型随机变量使用条件限制的,因此并非任何随机变量都有数学期望. 具体资料请参考《概率论与数理统计》（经管类第四版）P89

无尘剑 2023-06-13 07:24:511

离散型随机变量的数学期望是什么？

E(X)=X1*p(X1）+X2*p(X2）+……+Xn*p(Xn)=X1*f1(X1）+X2*f2(X2）+……+Xn*fn(Xn)。n为这离散型随机变量，p(X1），p(X2），p(X3），……p(Xn)为这几个数据的概率函数。在随机出现的几个数据中p(X1），p(X2），p(X3），……p(Xn)概率函数就理解为数据X1，X2，X3，……，Xn出现的频率f(Xn)。介绍在概率论和统计学中，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。

LuckySXyd2023-06-13 07:24:511

随机变量的期望与方差有着怎样的含义

期望可以理解为这个变量的平均值，是对随机变量本身“客观价值”的一种表现。因为随机无法确定，大家心里需要有个数，这个随机的因素到底围绕的哪条线变化，期望就是那条线。方差则是另一种特征，他描述的是随机变量的波动性（围绕着期望波动）的大小。方差越大，说明这个事变数越大，容易偏离平均值很远。

bikbok2023-06-13 07:24:491

怎么求二维随机变量的期望

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)＝1/2P(y＝0)＝1/2，P(y＝1)＝1/2则，P(xy＝0)＝3/4P(xy＝1)＝1/4所以，E(XY)＝0×(3/4)＋1×(1/4)＝1/4这个例子比较简单，但方法是一样的如果还有问题，可以把原题发给我

墨然殇2023-06-13 07:24:491

如何求随机变量的数学期望？

数学期望的性质：1、设x是随机变量，c是常数，则e（cx）=ce（x）。2、设x，y是任意两个随机变量，则有e（x+y）=e（x）+e（y）。3、设x，y是相互独立的随机变量，则有e（xy）=e（x）e（y）。4、设c为常数，则e（c）=c。

wpBeta2023-06-13 07:24:481

任意随机变量均存在数学期望对吗

并非所有随机变量都与数学期望.请看连续型随机变量数学期望的定义：设X是连续型随机变量,其密度函数为f(x),如果∫xf(x)dx绝对收敛,定义 X的数学期望为E(X)=.由此可见对于连续型随机变量使用条件限制的,因此并非任何随机变量都有数学期望.

阿啵呲嘚2023-06-13 07:24:481

随机变量E(x)的函数期望怎么求？

E(X)=X1*p(X1）+X2*p(X2）+……+Xn*p(Xn)=X1*f1(X1）+X2*f2(X2）+……+Xn*fn(Xn)。n为这离散型随机变量，p(X1），p(X2），p(X3），……p(Xn)为这几个数据的概率函数。在随机出现的几个数据中p(X1），p(X2），p(X3），……p(Xn)概率函数就理解为数据X1，X2，X3，……，Xn出现的频率f(Xn)。介绍在概率论和统计学中，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。

ardim2023-06-13 07:24:481

如何求随机变量的数学期望？

若随机变量X数学期望存在，则E(E(EX)EX为常数设，EX=C则，D(EX)=D(C)=0E[D(EX)]=E(0)=0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。扩展资料：随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。参考资料来源；百度百科-随机变量

可桃可挑2023-06-13 07:24:471

怎么求一个随机变量的期望和方差?

已知概率密度函数，它的期望：已知概率密度函数，它的方差：扩展资料：连续型的随机变量取值在任意一点的概率都是0。作为推论，连续型随机变量在区间上取值的概率与这个区间是开区间还是闭区间无关。要注意的是，概率P{x=a}=0，但{X=a}并不是不可能事件。由于随机变量X的取值 只取决于概率密度函数的积分，所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。如果一个函数和X的概率密度函数取值不同的点只有有限个、可数无限个或者相对于整个实数轴来说测度为0（是一个零测集），那么这个函数也可以是X的概率密度函数。

bikbok2023-06-13 07:24:451

怎样计算随机变量函数的数学期望

你好！很高兴为你解答，~如果你认可我的回答，请及时点击【采纳为满意回答】按钮~~手机提问者在客户端右上角评价点“满意”即可。~~你的采纳是我前进的动力~~祝你学习进步！有不明白的可以追问！谢谢！~

韦斯特兰2023-06-13 07:24:422

如何计算一个随机变量的数学期望

数学期望是int(x*f(x))f(x)是随机变数x的概率密度函数。如x为标准正态分布，f(x)=1/sqrt(2*pi)*exp(-x^2/2)x的期望为int(x*f(x))=int(x/sqrt(2*pi)*exp(-x^2/2))

苏萦2023-06-13 07:24:411

设随机变量X的数学期望E(x)=10,方差的D(x)=0.04,估计p{9.2

pnorm((11-10)/sqrt(0.04))-pnorm((9.2-10)/sqrt(0.04))[1] 0.999968这是在X服从正态分布的假设下的答案。

真颛2023-06-13 07:24:403

随机变量求期望

meira2023-06-13 07:24:401

设随机变量X的数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，则根据切比雪夫不等式，有P{|X-μ|≥2σ}≤______

根据切比雪夫不等式有：P（|X-EX|≥ε）≤VarX?2随机变量Xe数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，故有：P{|X-μ|≥2σ}≤DX(2σ)2=m4

善士六合2023-06-13 07:24:391

概率里是不是如果随机变量的期望存在,则方差必存在?

随机变量的期望存在,则方差不一定存在. 比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4 ... 取n的概率为1/2^n . 比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4 ... 取n的概率为1/2^n .

小白2023-06-13 07:24:381

随机变量的数学期望公式证明

以下记int^s_t表示从t到s积分，Infty表示无穷。lim表示当M趋于正无穷时的极限。E(x)=int^Infty_0xp(x)dx=lim(MF(M)-int^M_0F(x)dx)——分部积分=lim(MF(M)-M+int^M_0(1-F(x))dx).由于0<=M(1-F(M))=Mint^Infty_0p(x)dx而int^Infty_0p(x)dx=1<=int^M_0xp(x)dx（M充分大时），因为积分收敛，所以积分的尾巴趋于0，亦即limint^Infty_Mxp(x)dx=0。<----这个很重要将以上几个式子合起来，就证明了该结论。

铁血嘟嘟2023-06-13 07:24:381

随机变量的期望和方差怎么求？

设总体x~u[a,b]，样本均值的期望和方差如下：如果随机变量只取得有限个值或无穷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。离散型随机变量的一切可能的取值乘积之和称为该离散型随机变量的数学期望（若该求和绝对收敛），它是简单算术平均的一种推广，类似加权平均。随机变量概念在做实验时，常常是相对于试验结果本身而言，我们主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如，在掷骰子时，我们常常关心的是两颗骰子的点和数，而并不真正关心其实际结果。就是说，我们关心的也许是其点和数为7，而并不关心其实际结果是否是（1，6）或（2，5）或（3，4）或（4，3）或（5，2）或（6，1）。我们关注的这些量，或者更形式的说，这些定义在样本空间上的实值函数，称为随机变量。因为随机变量的值是由试验结果决定的，所以我们可以给随机变量的可能值指定概率。

小菜G的建站之路2023-06-13 07:24:351

什么是随机变量的期望

若随机变量X数学期望存在，则E(E(EX)EX为常数设，EX=C则，D(EX)=D(C)=0E[D(EX)]=E(0)=0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。扩展资料：随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。参考资料来源；百度百科-随机变量

余辉2023-06-13 07:24:341

设p为随机变量，{pn}为随机变量列。pn依分布收敛于p，g为连续函数，求证：g(pn)依分布收敛于g(p)

由Skorokhod表示定理，在相同的概率空间上构造随机变量序列Xn,n=1,2,…，和X，Xn与pn具有相同的分布，X与p具有相同的分布，并且：Xn以概率1收敛于X。由于g为连续函数，据以概率1收敛的性质，得: g(Xn)以概率1收敛于g(X)进而有 g(Xn)依分布收敛于g(X)又由于g(Xn)与g(pn)同分布，g(X)与g(p)同分布，故： g(pn)依分布收敛于g(p) 注：“以概率1收敛”即“几乎处处收敛”，不是“依概率收敛”。

瑞瑞爱吃桃2023-06-13 07:24:311

林德伯格中心极限定理要连续型随机变量吗

kikcik2023-06-13 07:24:283

如何在MATLAB中产生零均值单位方差不相关可测随机变量序列和零均值方差为0.01的不相关白噪声序列？？

Please put it in Math "ban" and send me a message.

u投在线2023-06-13 07:24:052

设X1，X2，…，Xn，…是独立同分布的随机变量序列，E（Xn）=μ，D（Xn）=σ2， n=1,2，如图：

1-φ（x）因为小于等于号左边的大于0的时候为φ（x），这是个正态分布，所以用1减一下

拌三丝2023-06-13 07:24:041

设{Xn}为独立同分布的随机变量序列,其共同分布为…… 谢谢！

武纺的吧！

再也不做站长了2023-06-13 07:24:032

设X1，X2，…，Xn，…是独立同分布的随机变量序列，E（Xn）=μ，D（Xn）=σ2， n=1,2，如图：

22

人类地板流精华2023-06-13 07:24:001

48. 设是独立同分布的随机变量序列X1,X2……Xn且E（X）＝μ，D（X）＝σ^2

其实就是收敛于他的数学期望E[X^2],根据公式D(X)=E(X^2)-E(X)^2,，得答案为σ^2+μ^2

北有云溪2023-06-13 07:23:581

随机变量序列依分布收敛于常数C，则它也依概率收敛于常数C。

随机变量序列依分布收敛于常数C，则它也依概率收敛于常数C。 A.正确B.错误正确答案：A

苏萦2023-06-13 07:23:581

什么叫“非退化的”随机变量序列

随机变量（random variable）表示随机现象（在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象）各种结果的变量（一切可能的样本点）.例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等,都是随机变量的实例.一个随机试验的可能结果（称为基本事件）的全体组成一个基本空间Ω .随机变量X是定义在基本空间Ω上的取值为实数的函数,即基本空间Ω中每一个点,也就是每个基本事件都有实轴上的点与之对应.例如,随机投掷一枚硬币 ,可能的结果有正面朝上 ,反面朝上两种 ,若定义X为投掷一枚硬币时正面朝上的次数 ,则X为一随机变量,当正面朝上时,X取值1；当反面朝上时,X取值0.又如,掷一颗骰子 ,它的所有可能结果是出现1点、2点、3点、4点、5点和6点 ,若定义X为掷一颗骰子时出现的点数,则X为一随机变量,出现1,2,3,4,5,6点时X分别取值1,2,3,4,5,6.

meira2023-06-13 07:23:571

设随机变量序列{Xn},随机变量X,如果{Xn}→pX,则对于任意ε>0,有lim n→∞ p{|

我觉得是0啊

陶小凡2023-06-13 07:23:572

设随机变量序列{Xn}独立同服从于U[0,1],问是否服从大数定律？怎么证明

设{Xn}为相互独立的随机变量序列，证明{Xn}服从大数定律。计算出X(n)的分布函数,从而分布密度.（有现成公式）计算P（|X(N)-a|>e)=P(a-ea如果U（0，a）的分布函数是F(x)，则Xn的分布函数就是[F(x)]^n。例如：大数定理， 要求i.i.d. ( independently, identically distributed)，也即期望相同E(X1) = E(X2) = ...方差相同Var(X1) = Var (X2) = ...题中情况是： E 相同，但是Var 不同，Var(X1) = 0, Var(X2) = ln2。扩展资料：在随机现象的大量重复中往往出现几乎必然的规律，即大数法则。此法则的意义是：风险单位数量愈多，实际损失的结果会愈接近从无限单位数量得出的预期损失可能的结果。据此，保险人就可以比较精确的预测危险，合理的厘定保险费率，使在保险期限内收取的保险费和损失赔偿及其它费用开支相平衡。大数法则是近代保险业赖以建立的数理基础。保险公司正是利用在个别情形下存在的不确定性将在大数中消失的这种规则性，来分析承保标的发生损失的相对稳定性。参考资料来源：百度百科-大数定律

康康map2023-06-13 07:23:541

期望有限,随机变量一定有界吗

所谓的“随机变量依概率有界”的说法自然是不完全严谨的说法，当为随机变量族（或随机变量序列）依概率有界。亦即题主 不应当理解为单个随机变量的说法。常见的随机变量序列 依概率有界的定义为 上述定义有时也被记作 本质上，它是对应随机变量序列的分布测度的tight概念（胎紧性）。题主的表述是极其含混不清的。单个随机变量在上述定义模式下总是具有依概率有界性质的。盲猜题主表述的结论是 亦即 一般而言这不能导致有关数学期望的结论，只意味着序列 会依概率收敛到零。举例说明如下：设 这是一个显然的反例。

左迁2023-06-13 07:23:531

{Xn，n≥1}是独立随机变量序列，Xn~U(0,b)证:max{X1,...Xn}以概率1收敛于

若要证明结论，先求b的极大似然估计：b的估计为max{X1,...Xn}，根据分布函数可以求得概率。F（max{X1,...Xn}）=p(x<=max{X1,...Xn})=P（X<=b)=1

九万里风9 2023-06-13 07:23:511

设随机变量序列Xn相互独立，P(Xk=-根号下lnk)^1/2)=p(Xk=(根号下lnk)=1/2,k=1,2,3...

墨然殇2023-06-13 07:23:501

随机变量序列如果具有相同的数学期望和方差 可否断定它们就是同分布的呢？

不可以期望和方差相同的太多了。完全不是一回事 反之，同分布则期望方差相同成立

mlhxueli 2023-06-13 07:23:501

设随机变量序列ξ1、…ξn,相互独立,它们满足切贝谢夫大数定律, 则ξi的分布可以是_____

服从参数为1/ξ的泊松分布

真颛2023-06-13 07:23:472