两个随机变量同分布的含义是什么 啊？
这两个随机变量的f(x)是一样的。
mlhxueli
2023-06-12 07:06:535
随机变量x和y同分布是什么意思？
X、Y是服从相同的统计分布的随机变量。比如：X、Y都是服从正态分布函数的随机变量。又如：X、Y都是服从双参数威布尔分布的随机变量，等等。在概率统计理论中，指随机过程中，任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同一分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。扩展资料在生活中，许多行为（试验）的结果只有两个：“成功”和“失败”。例如：检查产品的质量，其结果只有两个：合格与不合格；如果试验的结果多于两个，但只关心其中一个结果，也可以视为只有两个结果，例如，调查教育程度时，结果有文盲、小学、初中、高中、大学，但我们只对大学感兴趣，则这个试验的结果可以看作两个：大学和不是大学。这些行为（试验）称为伯努利试验；检查n个产品的质量或调查了n个路人的教育程度，称为n重伯努利试验，将“成功”或“失败”的次数看做一个随机变量，其概率分布称为二项分布。
大鱼炖火锅2023-06-12 07:06:521
怎样判断一个事件是否是离散型随机变量
首先看它是否是随机的，其次看它是否是离散的。即一个变量的值是随机的，而且不是连续性变化的。如今天是否下雨就是离散型随机变量，今天温度高低就不是离散型随机变量。
康康map2023-06-12 07:06:501
概率论－随机变量
没听懂
Jm-R2023-06-12 07:06:504
下列属于离散型变量的是（ ）。
A,B,D
此后故乡只2023-06-12 07:06:501
spss分析 没有因变量 自变量是离散型变量 用什么分析方法呢？
没有因变量，那自然也就不能叫做 还有自变量了，自变量和因变量一定是同时出现的当然还有一种可能是需要用sem 结构方程建模，有潜变量可以这个要看你的数据到底是什么，要做什么分析用
铁血嘟嘟2023-06-12 07:06:492
离散型随机变量dx怎么求
a=1-0.2-0.1-0.3=0.4 EX=0*0.2+1*0.1+2*0.3+3*0.4=1.9 x^2对应的概率分布为0、1、4、9 P=0.2,0.1,0.3,0.4 EX^2=0*0.2+1*0.1+4*0.3+9*0.4=4.9 DX=EX^2-(EX)^2=4.9-1.9*1.9=1.29
左迁2023-06-12 07:06:331
离散型、连续型随机变量的分布函数如何理解
离散型随机变量只可能出现可数型的实现值，比如自然数集，{0,1}等等，常见的有二项随机变量，泊松随机变量等。离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,连续型随机变量的实现值是属于不可数集合的，比如(0,1]，实数集，常见的有正态分布，指数分布，均匀分布等。这里涉及集合论里可数和不可数的概念，如果你没学过，讲简单点，前者可能出现的数值你是可以掰着手指头一个一个数的，但是后者却是不可能的
bikbok2023-06-12 07:06:322
离散型随机变量分布
根据分布函数可以得到密度函数p((x = -0.2) = 0.3p(x =0) = 0.4p(x =3) = 0.1p(x =5) = 0.2E(x) = -0.2*0.3+ 0*4+0.1*3 + 0.2*5
豆豆staR2023-06-12 07:06:312
怎么区分函数中自变量与因变量?如y=5x+3 单个字母在一侧就是因变量吗?
x是自变,y因变,你看一下这个式子,用了x的代数式表示y,y就是关于x的函数则y因变x自变
再也不做站长了2023-06-12 07:06:271
什么叫函数与自变量及因变量的表示符号无关?
就是说 y=x^2 和 m=n^2 表示的函数是一样的,只是y变成了m,x变成了n 但是关系本质是一样的 是二次函数
墨然殇2023-06-12 07:06:261
自变量，因变量，函数值，全体实数，一次函数，正比例函数它们都是什么意思，怎么分辨？
自变量和因变量是相对的，在实际的函数中才方便区分，自变量是由实验者操纵、掌握的变量，一般用x表示，因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果。简单来说，自变量是“因”，因变量是“果”。当自变量x确定时，由函数关系计算得到的因变量y的值即为函数值。实数包括有理数和无理数，全体实数就是数轴上所有的点。一次函数是因变量随自变量线性变化的函数，可以写成y=ax+b的形式，在坐标系里可以画成一条直线或直线段。当一次函数中的b=0时，就是正比例函数，它的图像一定过原点。
FinCloud2023-06-12 07:06:261
函数中的自变量和因变量是正数吗？谢谢！
不一定，
Chen2023-06-12 07:06:252
高中函数到底是什么，是定义在集合之间的对应法则f，还是就是y，也就是因变量？？？？
函数是指自变量例如x到因变量例如y之间的关系例如f：y=2x是一个函数而单独的y或2x只是代数式并不是函数康康map2023-06-12 07:06:251
a是b的函数，谁是自变量，谁是因变量？
a是b的函数，b是自变量，a是因变量
LuckySXyd2023-06-12 07:06:241
多元函数中z代表什么,是关于x,y的因变量吗
因变量，是。在多元函数概念中，其中x,y称为自变量，z称为因变量。函数的定义：给定一个数集A，对A施加对应法则f，记作f（A），得到另一数集B，也就是B=f（A）。
小白2023-06-12 07:06:241
函数是对应关系还是因变量
函数是对应关系y是这种对应关系的值
阿啵呲嘚2023-06-12 07:06:233
“x的函数”这句话x是自变量还是因变量
x是自变量x的函数是因变量
肖振2023-06-12 07:06:224
函数是对应关系还是因变量
函数表示每个输入值对应唯一输出值的一种对应关系。也可以说是输入值x和输出值f(x)之间的对应关系。为了方便，有时引入y,即y＝f(x)。这里x是自变量，f(x)或y是因变量。当x和y满足对应关系y＝f(x)时，y叫做x的函数。这是我的理解，供你参考。
人类地板流精华2023-06-12 07:06:211
非基变量 怎么翻译
free variables
黑桃花2023-06-12 07:01:581
在对单纯形表迭代的过程中刚换出的基变量会不会立即被换入
因为已经调出的变量的检验值小于零，如果立即调入则会使得目标函数的值想非期望方向变化，即变回转换前的值。
北营2023-06-12 07:01:391
线性规划问题的可行解是指满足什么的一组变量的值?急急急
三到四个函数不等式有具体的题目,就好说了北营2023-06-12 07:01:372
增加人工变量不一定影响目标函数的表达式对吗
增加人工变量不一定影响目标函数的表达式对只要人工变量取值大于零,目标函数就不可能实现最优 B.增加人工变量后目标函数表达式不变 C.所有线性规划问题化为标准形后都含有单位矩阵
gitcloud2023-06-12 07:01:362
对偶单纯形法为什么要从负得最多的基变量开始？
这样做可能会减少迭代次数，其实也不一定
韦斯特兰2023-06-12 07:01:361
运筹学换出变量求的过程中aik都小于零怎么办
因为最小比值规则是保证变换后的解仍旧是可行解的方法，依据此规则，决定入基变量能够取得的正的最小值，否则，入基变量取得其它正值（大于最小正值）都会导致出现负的变量值。确定bai换入基和换出基的变量之后，把所对应的那个数不是用【】圈上了吗，比方说换入基变量为x2，换出基变量为x5，假设所对应的那个被圈上的数是5，为了进一步形成新的单纯形表，一开始的单纯形表里，5所在的那行要全乘5分之1（包括那行的b）。使得在新的单纯形表里，原来被【】上的那个数字变成1，而且要求原来单纯形表里被【】圈上的数字所在的列在新的单纯形表里除了被【】圈上的数字以外都必须是0，把原来的单纯形表经过回行变换，反正就是行变换的时候b也跟着一起变就对了。
meira2023-06-12 07:01:351
运筹单纯形法 单纯形法表在变换的过程中出现b小于0怎么办？不是在一开始的时候，是在将某个量变成基变量
增加一个人工变量
善士六合2023-06-12 07:01:315
管理运筹学中用在用位势法时如果两个相邻的非基变量都小于零该怎么办
取 检验数 更小那个换入大鱼炖火锅2023-06-12 07:01:291
运筹学非基变量检验数怎么算
非基变量对应的目标函数中的系数减去当前基变量对应的目标函数中的系数行向量乘以当前基再乘以非基变量对应的A矩阵中的列向量，后三者相乘为一个数；如果在换基时，已经进行了基变换，则当前基为单位矩阵，非基变量对应的A矩阵中的列向量则应为变换后的系数列向量。
hi投2023-06-12 07:01:281
单纯形表中非基变量的检验数怎么看
检验数:非基变量x_j在目标函数中的系数c_j,减去基变量在目标函数中的系数,乘以变量x_i对应的系数列的各个值,并求和; [Math Processing Er
可桃可挑2023-06-12 07:01:271
在线性规划中，为什么将直接将进基变量放在出基变量的位置上而不按照原来顺序进行调整？
检验一个方案的最优性说到底是看此方案是否还有改进的余地。而方案是否有改进余地,关键是看非基变量中是否有能转变为基变量(取值大于零)而使目标值进一步改善,若有,则称这个变量为进基变量。小白2023-06-12 07:01:261
有两个检验数大于0且它们相等,怎么判别哪个作为入基变量
选择变量下脚标小的肖振2023-06-12 07:01:251
有两个出基变量是相等的，不知道该让哪个出去，有没有什么规则
3. 对于基类型相同的两个指针变量之间，不能进行的运算是();(3分) A、 B、 C、 D、 A、< B、= C、+ D、- 问的是这道题吧！指针中<;>就是指针的比较大小啊？比如if（p<q）（其中p，q都是指针的）bikbok2023-06-12 07:01:221
运筹学的运输问题表上作业法，用闭合回路进行检验时如果基变量有零，应该怎么调整？
没关系，那个0就是解向量中的一个分量而已，不是检验数哦康康map2023-06-12 07:01:221
运筹学单纯形法选择离基变量的原理是什么？注意是离基变量。
闭回路调整时候 负号角点格数字最小者
余辉2023-06-12 07:01:201
请问下什么是基变量什么是非基变量 怎么判断哪个是基变量哪个是非基变量 最好给出例题来，运筹学里的 急哇
写出矩阵，在左边的就是基变量，剩下的就是非基变量了，好像我们自己加上去的就是非基变量
CarieVinne 2023-06-12 07:01:173
什么是基变量，什么是非基变量?
是的啊.非基变量对应的目标函数中的系数减去当前基变量对应的目标函数中的系数行向量乘以当前基再乘以非基变量对应的A矩阵中的列向量，后三者相乘为一个大鱼炖火锅2023-06-12 07:01:162
知道随机变量的特征函数,怎么求其概率分布
对他做傅里叶变换就可以得到了此后故乡只2023-06-12 07:00:551
396考随机变量数字特征吗
396考随机变量数字特征。考试要求1、理解多维随机变量的分布函数的概念和基本性质。2、理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度、掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布。随机变量数字特征：随机变量的数字特征是由其分布确定的，主要是来描述随机变量的某一方面的特征。一维随机变量的数字特征主要是数学期望与方差，多维随机变量主要是协方差与相关系数。通过数学特征可以快速把握和理解随机变量，而不像看到复杂的分布函数那样一脸茫然。北营2023-06-12 07:00:531
随机变量的数字特征 数学期望与方差
X的数学期望为∑{[（-2）的k次方]/k 乘以[1/(2的k次方)]}，然后证明这个值不存在就行了，证明的方法为讨论K为奇数的情况为-K分之一，K为偶数的情况为K分之一，然后对K=1~K=无穷大做∑，不存在，所以证得善士六合2023-06-12 07:00:453
求标准正态分布随机变量的特征函数
豆豆staR2023-06-12 07:00:441
设随机变量ξ的特征函数为 φ（t），证明|φ（t）|^2也是特征函数
有定义，φ(t) = E(e^(itξ))考虑X与ξ同分布，Y与-ξ同分布，且XY独立，则Z=X+Y的特征函数为：E(e^(it(X+Y)))=E(e^(itξ))*E(e^(-itξ))=φ(t) * φ"(t) = , 其中φ‘(t)为φ(t) 的共轭函数即找到随机变量Z使得 |φ(t) |^2 是Z的特征函数，得证。希望对你有帮助，望采纳，谢谢~LuckySXyd2023-06-12 07:00:401
概率论 随机变量的数字特征 这道题是什么意思，EX还大于2?
EX当然是5，即λ=1/5这里就是说无故障即2小时关机即Y最大取2那么Y只会在0到2之间而不会出现在2与5之间Y和X并不是一个事件，不能混淆指数分布函数即F(x)=1-e^-x/λ，x>0CarieVinne 2023-06-12 07:00:381
测量平差为什么要研究随机变量的数字特征
数据不完整或是采集数据的代价过高。根据道客巴巴资料查询显示，因为数据不完整或是采集数据的代价过高，我们只能得到一个随机变量的部分信息而无法得到具体的分布函数。所以测量平差要研究随机变量的数字特征。数字特征是指能够刻画随机变量某些方面的性质特征的量称为随机变量的数字特征。
拌三丝2023-06-12 07:00:381
设随机变量X具有（0—1）分布，其分布律为P｛X=0｝=1—p，P｛X=1｝=p。求D
E(X)=0×(1-p)+1×p=p，D(X)=E(X-E(X))^2=[(0-p)^2]×(1-p)+[(1-p)^2]×p=p(1-p)随机变量将事件映射为一个数，随机变量的概率分布反映了各事件发生的可能性。根据随机变量的取值范围，可以区分出离散型随机变量{取值为整数}和连续型随机变量{取值为实数}。事实上还有混合型随机变量，但不在本文讨论的范围之内。每个离散随机变量的本质特征在于其概率密度函数（或分布律）以及概率分布函数，这一本质同时决定了期望（均值）和方差。扩展资料：注意事项：根据各个样本占总体的比例，确定每层的抽样数量。抽样的各个层次之比等于每个类别之比。把数据分成n份，n其实等于总数目/组距，然后在每组里都抽出一个数值来，每个数值在此组的位置固定。学会求平均数和方差，和做正态分布时候的均值和方差类似。可以用散点图和回归直线表示两变量的相互关系。注意方程中a，b的求法。互斥是两个事件不重合，但是他们发生的概率之和不等于全事件（通俗点，A，B没有交集，P（A）=0.3，P(B)=0.5），对立事件，完全对立，处处针对，P(A)+P(B)=1。参考资料来源：百度百科-随机变量hi投2023-06-12 07:00:371
随机变量的数字特征存在的缺陷
存在的缺陷如下：1、数字特征无法全面描述随机变量的分布情况。随机变量的数字特征只能描述随机变量分布的某些方面。2、数字特征受异常值的影响较大。在某些情况下，随机变量的数字特征受到异常值的影响较大，可能不够稳健。hi投2023-06-12 07:00:341
随机变量的数字特征产生的意义
随机变量的数字特征在概率论中有什么意义？知道一个随机变量的分布函数，就掌握了这个随机变量的统计规律性.但求得一个随机变量的分布函数是不容易的，而且往往也没有这个必要.随机变量的数字特征则比较简单易求，也能满足我们研究分析具体问题的需要，所以在概率论中很多的应用，同时也刻画了随机变量的某些特征，有重要的实际意义. 随机变量的数字特征在概率论中有什么意义？知道一个随机变量的分布函数，就掌握了这个随机变量的统计规律性.但求得一个随机变量的分布函数是不容易的，而且往往也没有这个必要.随机变量的数字特征则比较简单易求，也能满足我们研究分析具体问题的需要，所以在概率论中很多的应用，同时也刻画了随机变量的某些特征，有重要的实际意义.
九万里风9
2023-06-12 07:00:341
为什么要了解随机变量的数字特征?
随机变量的数字特征体现了它的概率分布的一些典型特征如平均程度，分散程度等等讨论数字特征比讨论概率分布更容易，在概率分布不能直接得到的时候就显得很重要了。康康map2023-06-12 07:00:172
随机变量的数字特征设随机变量（X,Y）的概率密度为f(x,y)=, , 试求相关系数
常规做法是先分别对f(x,y)积分求出X,Y的概率密度函数,然后再求出Cov(X,Y),D(X),D(Y),根据公式求出相关系数. 但本题不需要这么复杂,比较f(x,y)和两个高斯随机变量的联合概率密度函数,可以看出f(x,y)实际是相互独立两个零均值高斯随机变量的概率密度函数的乘积,它们的方差分别为1,2/3.既然独立,那么相关系数为零.墨然殇2023-06-12 07:00:151
写出随机变量X服从正态分布的定义，指出正态分布各参数的几何含义及随机变量X具有的性质和特点，并就标准
正态分布（normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布，记为：则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。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布。 正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ2 )。 服从正态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大 ，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。正态分布的密度函数的特点是：关于μ对称，在μ处达到最大值，在正（负）无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点。它的形状是中间高两边低 ，图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。当μ＝0，σ2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N（0，1）。μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。 正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。 生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。例如，在生产条件不变的情况下，产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标；同一种生物体的身长、体重等指标；同一种种子的重量；测量同一物体的误差；弹着点沿某一方向的偏差；某个地区的年降水量；以及理想气体分子的速度分量，等等。一般来说，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布（见中心极限定理）。从理论上看，正态分布具有很多良好的性质 ，许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的，例如对数正态分布、t分布、F分布等。 正态分布应用最广泛的连续概率分布，其特征是“钟”形曲线。bikbok2023-06-12 07:00:131
随机变量数字特征
E(X-c)^2=E[(X-EX)+(EX-c)]^2=E[(X-EX)^2]+2E[(X-EX)(EX-c)]+(EX-c)^2=E[(X-EX)^2]+2[(EX-EX)(EX-c)]+(EX-c)^2=E[(X-EX)^2]+(EX-c)^2≥E[(X-EX)^2]=DX当c=EX时，DX=E(X-c)^2善士六合2023-06-12 07:00:101
随机变量的数字特征与意义
随机变量的数字特征在概率论中有什么意义？知道一个随机变量的分布函数，就掌握了这个随机变量的统计规律性.但求得一个随机变量的分布函数是不容易的，而且往往也没有这个必要.随机变量的数字特征则比较简单易求，也能满足我们研究分析具体问题的需要，所以在概率论中很多的应用，同时也刻画了随机变量的某些特征，有重要的实际意义. 随机变量的数字特征在概率论中有什么意义？知道一个随机变量的分布函数，就掌握了这个随机变量的统计规律性.但求得一个随机变量的分布函数是不容易的，而且往往也没有这个必要.随机变量的数字特征则比较简单易求，也能满足我们研究分析具体问题的需要，所以在概率论中很多的应用，同时也刻画了随机变量的某些特征，有重要的实际意义.以上回答你满意么？
苏州马小云2023-06-12 07:00:091
统计量与随机变量的数字特征
随机变量的特征：1.总和趋近于平均值；2.关于样本平均值对称分布；3.样本方差反映了随机变量的离散度。FinCloud2023-06-12 07:00:091
随机变量的数字特征与分布的参数无关吗
不是无关的，是有关的。随机变量、分布、总体客观上是对同一对象的不同表述,随机变量数字特征参数决定了随机变量。如果说一个随机变量的分布函数是对该随机变量最完整，最具体的描述，那么随机变量的数字特征就是对该随机变量的部分特征的描述。分布函数就像是一个人的全身像，而数字特征就像是一个人的局部特写。康康map2023-06-12 07:00:091
为什么用方差和数学期望表达随机变量的数字特征？
当X,Y无关时，E(XY)=E(X)E(Y)，D(X)=E(X^2)-(E(X))^2，此时，E(X(X+Y-2))=E(X^2+XY-2X)=E(X^2)+E(XY)-2E(X)。D(x)指方差，E(x)指期望。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。在概率论和统计学中，数学期望（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。扩展资料：对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。参考资料来源：百度百科-方差参考资料来源：百度百科-数学期望
凡尘2023-06-12 07:00:091
均值和方差刻画了随机变量的什么特征
均值和方差刻画了随机变量的什么特征？均值刻画了随机变量取值的集中趋势；方差刻画了随机变量取值相对均值的分散程度。gitcloud2023-06-12 07:00:081
随机变量的数字特征
数学期望与方差，多维随机变量主要是协方差与相关系数一、数学期望E(x)数学期望表示随机变量取值的集中程度，是类似平均值的一个量，它是唯一的，因为对一个随机试验，当样本空间确定后，随机事件的概率也确定了，由概率的唯一性可得到期望的唯一性。但是你做一系列试验，得到某随机变量的平均值可能与理论上的E(X)不同，为什么？因为你做的具体试验是用频率来代替的概率，是用频率加权平均值来代替的概率加权平均。所以我们在实际中得到的平均值都是统计意义上的均值。数学期望在实际中的应用非常多，它可以进行投资决策，用期望来判断哪个方案的获利期望大；它可以用来进行分组优化，比如可以优化抽检方案，判断哪种方案所需资源最少。总之这些应用都要计算理论上的平均值，用数据来支撑我们的决策，而不是一时的赌博！二、方差D(X)方差代表着随机变量取值的离散程度，当两个随机变量的数学期望相同时，再进一步的对比就要使用方差了，比如血压的比较，投资方案的选取，是要稳健型，还是要激进型？比如仪器的比较，测量数据稳定了好。所以方差主要应用在对离散程度的比较方面。三、协方差cov(x,y)与相关系数ρxy多维随机变量之间的联系可由联合密度或联合分布来给出，但太不直观了，所以需要一个数字特征来直观地表现这种联系，故引入了协方差，对于超过二维的使用协方差矩阵。协方差cov(x,y)有明显的缺点，当X,Y同时扩大k倍时，cov(X,Y)扩大k^2倍，改进方法是引入相关系数，相关系数实际上X,Y的标准化变量的协方差,或者称为协方差的标准化。它反映了两个随机变量间的线性关系，相关系数越大，线性关系越强，但注意相关系数只考察变量间的线性关系，当相关系数为0不代表X,Y之间没有关系，而是没有线性关系！只要二维正态分布的相关系数为0与独立是等价的。小白2023-06-12 07:00:071
随机变量的数字特征在概率论中有什么重要意义
随机变量的数字特征1、数学期望（均值）数学期望给出了随机变量的平均大小。随机变量X的数学期望记为E(X), E(X)是X的算术平均的近似值, 数学期望表示了X的平均值大小。实验中每次可能的结果的概率乘以其结果的总和。离散型随机变量连续型随机变量2、方差随机变量的取值在均值周围的散布程度，X的方差记为D(X)=E{[X-E(X)]^2}。离散型连续型方差的算术平方根为X的标准差D(X) = E{[X-E(X)]^2} 经过化解可得 D(X) = E(X^2) – [E(X)]^2，一般计算的时候常用这个式子3、协方差对于二维的随机变量(X,Y)，还要讨论它们的相互关系。因为E{ [X-E(X)][Y-E[Y]] } = E(XY) – E(X)E(Y)，又当X,Y相互独立的时候E(XY) = E(X)E(Y)。这意味着若E{[X-E(X)][Y-E[Y]]} ≠ 0 ，则X与Y是存在一定关系的。协方差可以反应两个变量的协同关系， 变化趋势是否一致。同向还是方向变化。Cov(X,Y) = E{[X-E(X)][Y-E[Y]]}4、相关系数相关系数是协发差的归一化(normalization)， 消除了两个变量量纲/变化幅度不同的影响。单纯反映两个变量在每单位变化的相似程度。协方差在某种意义上是表示了两个随机变量间的关系，但是Cov(X,Y)的取值大小与X,Y的量纲有关，不方便分析。为了消除量纲的影响，用X,Y的标准化随机变量来讨论，即将两变量分别进行标准化(每个观察值减去均数再除以其标准差)后再计算协方差，使之成为无单位的系数。随机变量X与Y的相关系数：记为(无量纲)其中，以下符号为X,Y的协方差即Cov(X,Y)。D(X)，D(Y)分别是X,Y的方差且D(X)>0，D(Y)>0注意：两个不相关的随机变量，不一定相互独立,有一特殊情况是,当随机变量X,Y服从二维正态分布的时候,独立与不相关等价。不相关只能说明X与Y不存在线性关系。独立说明X与Y既不存在线性关系,也不存在非线性关系。5、矩矩(moment)是最广泛的一种数字特征,常用的矩有两种：原点矩和中心矩。原点矩：对于正整数k，称随机变量X的k次幂的数学期望为X的k阶原点矩：即 E(Xk) ,k=1,2,…n.数学期望就是一阶原点矩。中心矩：对于正整数k，称随机变量X与E（X）差的k次幂的数学期望为X的k阶中心矩：即 E{X-E[XK]},K=1,2,…n.方差就是二阶中心矩。6、补充均值，用E(x)表示，表示信号中直流分量的大小。均值的平方，用{E(x)}^2表示，它表示的是信号中直流分量的功率。均方值，用E(x^2)表示，表示信号平方后的均值。均方值表示信号的平均功率。均方根值，即均方值的开根号方差，描述信号的波动范围，表示信号中交流分量的强弱，即交流信号的平均功率。均方差，用MSE表示，是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数对于方差和标准差而言，它们反映的是数据序列与均值的关系。对于均方差和均方根误差而言，它们反映的是数据序列与真实值之间的关系。随机信号的数字特征1、均值函数总集均值，一阶原点矩函数过程的数学期望作为参数的函数，是其样本函数在某时刻t的平均取值2、均方值函数反映了随机信号在总集意义下的瞬时功率（即某时刻样本随机变量的平均功率）3、方差函数反映了随机信号在均值上下的起伏程度4、自相关函数表示随机信号在不同时刻取值的关联程度5、自协方差函数描述随机信号在不同时刻值的起伏变化的相关程度，也称为中心化的自相关函数阿啵呲嘚2023-06-12 07:00:072
为什么要了解随机变量的数字特征?
随机变量的数字特征体现了它的概率分布的一些典型特征如平均程度，分散程度等等讨论数字特征比讨论概率分布更容易，在概率分布不能直接得到的时候就显得很重要了。FinCloud2023-06-12 07:00:062
设随机变量X-U(0,1),求Y=-2lnX的密度函数
解答过程如下：
北境漫步2023-06-12 07:00:032
设Y是不连续随机变量，X是连续随机变量，则X+Y是连续型随机变量吗？
因为X，Y不相关，则 ρXY＝COV(X，Y) VAR(X)VAR(Y) =0； A：ρXY=0，X，Y不一定相互独立，f（xy）=fx（x）fy（y） 故A的说法不正确． B：COV（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）=0 故B的说法正确． C：D（X+Y）=D（X）+D（Y）-2COV（X，Y）=D（X）+D（Y） 故C的说法正确． D：D（X-Y）=D（X）+D（Y）+2COV（X，Y）=D（X）+D（Y） 故D的说法正确．LuckySXyd2023-06-12 07:00:021
已知X不是连续型随机变量,则X必是离散型随机变量.
不对,连续型随机变量指的是分布函数关于Lebesgue测度绝对连续.除掉绝对连续,和纯跳跃的情况,还有奇异的情况.具体来说,存在连续的分布函数,关于Lebesgue测度奇异.
真颛2023-06-12 06:59:591
为什么二维离散型随机变量XY的期望E(XY)=1/4？
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
wpBeta2023-06-12 06:59:591
随机变量的分布函数连续，随机变量一定是连续型么
随机变量的分布函数连续，随机变量不一定是连续型离散型随机变量的分布函数也连续肖振2023-06-12 06:59:581
设随机变量X,Y相互独立，且X~N(1，2)，Y~N(0，1)试求随变量Z=2X-Y+3的概率密度
EX=1 DX=2 EY=0 DY=1E(2X-Y+3)=2EX-EY+3=5D(2X-Y+3)=2^2DX-DY=9Z~N(5,9)
u投在线2023-06-12 06:59:582
有没有即使连续型又是离散型的随机变量如题
你的说法不准确，除了离散型随机变量与连续型随机变量之外，确实存在离散与连续混合型的随机变量。例如X取-1的概率是1/2，且在[0,1]均匀分布，概率密度是1/2。但不能说它既是离散又是连续。CarieVinne 2023-06-12 06:59:581
两个服从一维正态分布的随机变量的线性组合会是二维正态分布？？
不一定的，你的那个题目我帮你理理思路：（1）X是正态总体，所以X1、X2相互独立，课本上有定理（这个结论很明显）：相互独立的两个一维正态随机变量，是可以形成二维正态随机变量的；（2）(X1，X2)是二维正态随机变量了，后面都可以串起来了！
陶小凡2023-06-12 06:59:572
二维连续随机变量（X，Y），U=g（X，Y）为离散型随机变量怎么理解
例：X=x；Y=y，U=g（X，Y）=[X]+[Y]; ([X]、[Y]表示取整。）这样U就是一个离散型随机变量。因为它只能是整数，而想x，y能是任何数可桃可挑2023-06-12 06:59:572
设二维随机变量(X,Y)在以(0,0),(0,1),(1,0)为顶点的三角形区域上服从均匀分布，求COV(X,Y),Pxy.
cov(x,y)=-1/36 x+y>2时P=1 2>x+y>1时 P=1-(1-x)^2-(1-y)^2 0<x+y<1时 P=2xy x+y<0 P=0苏州马小云2023-06-12 06:59:562
已知随机变量X的分布函数为以下图片，（1）判断X是连续型还是离散型随机变量，理由是什么。（2）若是离散
函数（function）表示每个输入值对应唯一输出值的一种对应关系。函数f中对应输入值的输出值x的标准符号为f(x)。包含某个函数所有的输入值的集合被称作这个函数的定义域，包含所有的输出值的集合被称作值域。若先定义映射的概念，可以简单定义函数为，定义在非空数集之间的映射称为函数。初中阶段，函数的定义为：有两个互相关联的变量x,y，y的值随x的值改变而改变，并且每给定一个x的值y都有唯一一个确定的值与之对应，那么y就叫做x的函数，x叫自变量。定义里面注意两个关键词：确定 唯一随着你的深入学习，会有更加严格，严密的函数定义。高中阶段，会给出函数的集合定义，会把函数定义会数集上的一种映射。这里面和初中阶段的不同在于 函数是建立在非空数集上的映射，当然也要注意两个关键词 确定和唯一 。而什么是映射，简单的说就是一种对应关系。到了大学，你会学到任何一种映射都可以看做函数并且函数不止是两个变量之间的关系。也就是还有多元函数。函数（function）表示每个输入值对应唯一输出值的一种对应关系。函数f中对应输入值的输出值x的标准符号为f(x)。包含某个函数所有的输入值的集合被称作这个函数的定义域，包含所有的输出值的集合被称作值域。若先定义映射的概念，可以简单定义函数为，定义在非空数集之间的映射称为函数。目录数学定义经典定义：现代定义 ：用映射的定义：计算机定义简介与函数有关的概念映射定义几何含义函数的集合论定义域、对应域和值域单射、满射与双射函数象和原象函数图象性质函数的有界性函数的单调性函数的奇偶性函数的周期性函数的连续性函数的凹凸性实函数或虚函数函数概念的发展历史早期函数概念十八世纪函数概念十九世纪函数概念现代函数概念特殊的函数反函数隐函数多元函数按照未知数次数分类一次函数二次函数超越函数幂函数复变函数程序设计中的函数介绍C语言中的部分函数C语言中的库函数复合函数定义生成条件定义域周期性增减性数学中常用的具体函数一次函数的图象性质Word中创建函数公式展开 数学定义经典定义：现代定义 ：用映射的定义：计算机定义简介与函数有关的概念映射定义几何含义函数的集合论定义域、对应域和值域单射、满射与双射函数象和原象函数图象性质函数的有界性函数的单调性函数的奇偶性函数的周期性函数的连续性函数的凹凸性实函数或虚函数函数概念的发展历史早期函数概念十八世纪函数概念十九世纪函数概念现代函数概念特殊的函数反函数隐函数多元函数按照未知数次数分类一次函数二次函数超越函数幂函数复变函数程序设计中的函数介绍C语言中的部分函数C语言中的库函数复合函数定义生成条件定义域周期性增减性数学中常用的具体函数一次函数的图象性质Word中创建函数公式展开 编辑本段数学定义经典定义： 在某变化过程中有两个变量x,y，按照某个对应法则，对于给定的x，有唯一确定的y与之对应，那么y就叫做x的函数。其中x叫自变量，y叫因变量。 现代定义 ： 一般地，给定非空数集A,B,按照某个对应法则f，使得A中任一元素x，都有B中唯一确定的y与之对应，那么从集合A到集合B的这个对应，叫做从集合A到集合B的一个函数。记作：x→y=f(x),x∈A.集合A叫做函数的定义域，记为D,集合{y∣y=f(x),x∈A}叫做值域，记为C。定义域，值域，对应法则称为函数的三要素。一般书写为y=f(x),x∈D.若省略定义域，则指使函数有意义的一切实数所组成的集合。 用映射的定义： 一般地，给定非空数集A,B，从集合A到集合B的一个映射，叫做从集合A到集合B的一个函数。 向量函数:自变量是向量的函数 叫向量函数 f（a1.a2，a3......an）=y 编辑本段计算机定义 函数过程中的这些语句用于完成某些有意义的工作——通常是处理文本，控制输入或计算数值。通过在程序代码中引入函数名称和所需的参数，可在该程序中执行（或称调用）该函数。u投在线2023-06-12 06:59:552
已知X不是连续型随机变量,则X必是离散型随机变量。对不对？
对的
NerveM
2023-06-12 06:59:542
随机变量只有离散型和连续型两种吗
你好！除了离散型和连续型随机变量，还有非离散也非连续的随机变量，但其讨论相对比较复杂，很多教材上都是忽略的。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！陶小凡2023-06-12 06:59:371
设随机变量X,Y相互独立,且X~U(0,6),Y~N(1,3)，求Z=3X-2Y的期望和方差
EX=3,EY=1DX=E(X^2)-(EX)^2=∫[0→6](1/6)x^2dx-9=12-9=3DY=3EZ=E(3X-2Y)=3EX-2EY=7DZ=D(3X-2Y)=D(3X)+D(-2Y)=9DX+4DY=39可桃可挑2023-06-12 06:59:371
设X和Y是两个相互独立的随机变量，X在区间(0,1)上服从均匀分布，Y的概率密度为f(y)=1/2e^-y/2 , y>0 ；
希望能帮助你。豆豆staR2023-06-12 06:59:352
若随机变量X与Y的联合分布是二维正态分布，则X与Y独立的充要条件是X与Y不相关。怎么理解？
对任意分布,若随机变量X与Y独立, 则X与Y不相关，即相关系数ρ=0.反之不真.但当随机变量X与Y的联合分布是二维正态分布时,若X与Y不相关, 即相关系数ρ=0, 可以得到联合分布密度函数是两个边缘密度函数的乘积，所以X与Y独立。明白了吗？
北有云溪2023-06-12 06:59:353
超几何分布是离散型随机变量吗
是。超几何分布是一种离散型随机变量。在概率论和统计学中，超几何分布描述的是从有限个物品中抽取n个物品中成功物品的数量X的概率分布。Chen2023-06-12 06:59:341
随机变量的概率密度：请问什么是极值I型分布和极值II型分布？
纠正楼上函数：F(x)=exp{-exp[-a*(x-u)]}左迁2023-06-12 06:59:322
已知随机变量X～N（-1，1），Y～N（3，1）且X与Y相互独立，设随机变量Z=X-2Y+7，求Z的概率分布。
你这个问题怎么提了2次啊，我都给你回答了啊X,Y均服从正态分布，Z也服从正态分布 E(Z)=E(X-2Y+7)=E(X)-2E(Y)+7=-1-2*3+7=0; D(Z)=D(X-2Y+7)=D(X)+4D(Y)=1+4*1=5 所以Z～N(0,5)的正态分布u投在线2023-06-12 06:59:311
随机变量的概率密度函数不唯一
一种概率分布对应一个概率密度函数。不了解哪里不唯一。gitcloud2023-06-12 06:59:303
假设X为随机变量,则对任意实数a,概率P{X=a}=0
根据Lebesgue分解，随机变量实际上有三种：离散型、连续型、奇异型。所以第一个问题是显然的。第二个问题可以举个例子：要在实轴上点点概率为零，只要分布函数连续即可；要使随机变量不连续，只要分布函数不可导即可，即只要构造一个递增折线函数即可。韦斯特兰2023-06-12 06:59:262
设x为连续型随机变量,则对任意实数a和ib(a< b),都有p(a≤x≤b)=p(a
根据Lebesgue分解,随机变量实际上有三种：离散型、连续型、奇异型.所以第一个问题是显然的.第二个问题可以举个例子：要在实轴上点点概率为零,只要分布函数连续即可；要使随机变量不连续,只要分布函数不可导即可,即只要构造一个递增折线函数即可.陶小凡2023-06-12 06:59:261