离散型随机变量 方差怎么求

离散型随机变量的方差：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，如果lz不懂，可以记忆（2）式（2）式表示：方差=x^2的期望-x的期望的平方(*^__^*)嘻嘻……

Chen2023-06-13 07:36:442

如何用概率密度函数表示离散型随机变量？

离散型得随机变量只有概率函数，没有概率密度函数。至于怎么表示，要看该变量服从什么样得分布

苏州马小云2023-06-13 07:36:431

为什么x,y是离散型随机变量

如果X、Y独立，则：E(XY)=E(X)*E(Y)。如果不独立，可以用定义计算：先求出X、Y的联合概率密度，再用定义。或者先求出Cov(x,y)再用公式 Cov(X,Y)=E(XY)--E(X)*E(Y)。D（X±Y）=D（X）+D(Y)±2*Cov(X,Y)。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。如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，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3.5、无理数等，因而称这随机变量是连续型随机变量。

u投在线2023-06-13 07:36:421

非离散型随机变量和离散型随机变量该怎么区别

离散型随机变量就是变量是一个离散状态比如是几个数值X=1X=2X=4才有定义其余无定义这样变量就离散了连续型的是变量是一个范围比如X属于0到1还有假如X在0到1和2到3上有定义这样是离散的两个区间是叫离散型还是连续型呢好像都不能叫叫非离散型比较靠谱至于那个实验就是服从二项分布结果只有两种每次实验互不影响每种结果都是相同概率比如抛硬币不是正面就是反面正面反面概率每次都是1/2

苏萦2023-06-13 07:32:301

设随机变量（X,Y）的联合密度为f(x，y)=3x，0

问题是你那X的边缘概率密度都算错了，算X的用的是dy啊

韦斯特兰2023-06-13 07:32:303

离散型随机变量的可能取值是什么

离散型随机变量的可能取值是数轴上有限个点和数轴上可列个点。假如一个随机变量仅取数轴上有限个点或可列个点，则称此随机变量为离散型随机变量。

肖振2023-06-13 07:32:291

离散型随机变量的均值

用px表示￡=x的概率： p1，p2=0（至少取到一个球大于等于3） p5=1-4/5*3/4*2/3=3/5（相当取到5的概率） p3=3/5*2/4*1/3=1/10（即取到1，2，3的概率） p4=1-p5-p3-p2-p1=3/10;综上，根据定义，E￡=5*3/5+3*1/10+4*3/10=4.5满意请采纳数学专家——双子座为你解答

小白2023-06-13 07:32:281

离散型随机变量方差公式如何求

离散型随机变量的方差： D（X）= E {[X - E（X）] ^ 2} ......... （1） = E（X ^ 2） - （EX）^ 2的......... （2）（1）型变异偏差符号，LZ不知道，还记得（2），（2）：方差= X ^ 2的期望 - X的期望，方好内存，如果业主有任何问题，欢迎继续追问O（∩_∩）O??

FinCloud2023-06-13 07:32:252

离散型随机变量概率P怎么求?

随机取值的变量就是随机变量,随机变量分为离散型随机变量与连续型随机变量两种,随机变量的函数仍为随机变量.有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个,这种随机变量称为"离散型随机变量".离散型随机变量的概率分布 定义2.1：如果随机变量X只可能取有限个或至多可列个值,则称X为离散型随机变量.定义2.2：设X为离散型随机变量,它的一切可能取值为X1,X2,……,Xn,……,记 P=P｛X=xn｝,n=1,2……(2.1) 称(2.1)式为X的概率函数,又称为X的概率分布,简称分布.离散型随机变量的概率分布有两条基本性质：(1)Pn≥0 n=1,2,… (2)∑pn=1 对于集合｛xn,n=1,2,……｝中的任何一个子集A,事件“X在A中取值”即“X∈A”的概率为 P｛X∈A｝=∑Pn 特别的,如果一个试验所包含的事件只有两个,其概率分布为 P｛X=x1｝=p(0

墨然殇2023-06-13 07:32:221

设X,Y是连续型随机变量，证明：若X与Y独立，则X^2与Y^2相互独立

学习、学习

墨然殇2023-06-13 07:29:574

随机变量的函数的概率密度

尽管随机实验结果的意义是明确的，但这种结果往往是不利于进行数学分析的。例如，随机实验结果是硬币的正面或反面，这并不是一个方便的数学表示。开篇问题：如果一个喷泉每91分钟喷发一次。你随机来到哪里，逗留了20分钟。你看到它喷发的概率是多少？为何要引入随机变量在这些情况下，如果我们为随机实验的结果分配一个数字或一系列值，通常会更方便。例如，硬币的正面可以对应1，反面可以对应于0。为随机实验的结果分配一个数字的过程，我们叫做用随机变量表达。图1 抛掷硬币的结果与随机变量一个随机试验的样本空间为S，随机实验的结果是s，s是S中的元素，s∈S，定义一个函数X(s)，其中定义域为S，值域为实数的子集，这个函数叫叫作随机变量。图2表述了随机变量的概念。在概率与样本空间之间，添加一个随机变量，这样更有利于数学计算。随机变量的概念使用随机变量的好处是，无论随机实验潜在事件的形式如何，现在都可以根据实际值的数量来进行概率分析。随机变量可能是离散的，并且只接受有限的数值，例如在抛硬币实验中。或者，随机变量可以是连续的，并接受一系列的实数。举例1：抛3个硬币会得到几个正面？X="正面的个数" 是随机变量。可以有0个正面(如果所有硬币都是反面向上)、1个正面、2个正面或3个正面。所以样本空间={0, 1, 2, 3}。但现在结果的概率不再完全是相等的了。

墨然殇2023-06-13 07:29:571

随机变量的引用主要归功于谁

随机变量的引入主要归功于数学家卡尔·皮尔逊和安德烈·阿德玛。卡尔·皮尔逊和安德烈·阿德玛在19世纪末20世纪初提出了随机变量的概念，并将其应用于统计学中。随机变量是现代统计学和概率论的基础之一，它为我们处理随机现象提供了有力的工具和语言。所以随机变量的引入主要归功于数学家卡尔·皮尔逊和安德烈·阿德玛。随机变量是现代统计学和概率论的基础之一，为我们处理随机现象提供了有力的工具和语言。所以随机变量的引入主要归功于数学家卡尔·皮尔逊和安德烈·阿德玛。

苏州马小云2023-06-13 07:29:521

为什么总体和样本都是随机变量?

总体和样本都是随机变量是因为：在统计研究过程中，得到样本的过程是一个随机过程。因此随机样本也是随机变量，不过是相互独立且和总体具有相同分布的一组随机变量。由于样本是建立在随机抽取的原则之上，因而随着样本的不同，样本变量也发生变化，任何一个样本变量都是随机变量，因而任何一个抽样指标也是随机变量。全及指标是总体。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。

北有云溪2023-06-13 07:29:351

随机变量和概率一样么？

两者是不同的概念

凡尘2023-06-13 07:29:352

为什么说随机变量的均值是常数，样本的平均值是一个随机变量？谢谢回答

为什么说随机变量的均值是固定的，是常数。样本是变化的，它的平均值是随着样本变化等而变化的，故是一个随机变量。

kikcik2023-06-13 07:29:342

在数学中 关于随机变量 X～B（n,p）代表什么意思

事件A发生的次数X服从二项分布 指在n次独立重复事件中，事件A只有发生和不发生，且事件A发生一次的概率为P 不发生的概率为1-p, 一般是求事件A的期望，方差的时候，这样出。

真颛2023-06-13 07:29:332

概率论随机变量是个变量还是个函数还是个对应关系？为什么？

概念（百度上的）：1. 随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。2. 函数（function）的定义通常分为传统定义和近代定义，函数的两个定义本质是相同的，只是叙述概念的出发点不同，传统定义是从运动变化的观点出发，而近代定义是从集合、映射的观点出发。函数的近代定义是给定一个数集A，假设其中的元素为x，对A中的元素x施加对应法则f，记作f（x），得到另一数集B，假设B中的元素为y，则y与x之间的等量关系可以用y=f（x）表示，函数概念含有三个要素：定义域A、值域B和对应法则f。其中核心是对应法则f，它是函数关系的本质特征。书上定义的随机变量是个函数。而函数就是映射，但不能仅仅说是对应关系，因为对应关系不一定是映射，映射不能一对多，而对应关系可以。

无尘剑 2023-06-13 07:29:332

请教support是离散随机变量的什么概念

支集 在数学中，一个定义在集合X上的实值函数f的支撑集，或简称支集，是指X的一个子集，满足f恰好在这个子集上非0。最常见的情形是，X是一个拓扑空间，比如实数轴等等，而函数f在此拓扑下连续。此时，f的支撑集被定义为这样一个闭集C：f在XC中为0，且不存在C的真闭子集也满足这个条件，即，C是所有这样的子集中最小的一个。拓扑意义上的支撑集是点集意义下支撑集的闭包。 特别地，在概率论中，一个概率分布是随机变量的所有可能值组成的集合的闭包。

Jm-R2023-06-13 07:29:322

设随机变量x~U[-2,1],那么E(X的平方+2X)=??

因为X~U(-2,1)，所以EX=(a+b)/2=(-2+1)/2= -0.5,DX=(b-a)^2/12=(1+2)^2/12=0.75则EX^2=DX+(EX)^2=1E(X^2+2X)=EX^2+2EX仅供参考

人类地板流精华2023-06-13 07:29:303

概率论中随机变量和随机样本这两个概念怎么分辨？

随机样本也是随机变量，不过是相互独立且和总体具有相同分布的一组随机变量

九万里风9 2023-06-13 07:29:271

随机变量的求法，简单概念。

感觉你给的条件不全。拿P(X=4)举例，C4 5代表5个数字里取4个，不计顺序的取法一共有几种，也就是1234和4321算一种。这题给我的感觉是，比如P(X=4)，那就是问开5枪，每枪打中靶子的概率是2/3，问四枪中靶，一枪脱靶的概率。所以首先是从5枪中选4枪，这就没顺序问题了。然后这四枪要打中，概率是(2/3)^4，剩下一枪脱靶了，概率1/3。最后乘法法则都乘起来。

北境漫步2023-06-13 07:29:271

随机变量及其概率分布考什么知识点？

高考出现几率很小，记住几个模型就行，不用深入理解

北有云溪2023-06-13 07:29:242

概率论中随机变量和随机样本这两个概念怎么分辨

随机变量　是概率论中的，是变量，有分布函数，随机样本　是统计里面的　，是一组数据

小菜G的建站之路2023-06-13 07:29:231

随机变量定义在同一个样本空间怎么理解

不知题主的问题背景是什么？

Chen2023-06-13 07:29:233

设随机变量X的分布函数为F(x)=A/(1+e^(-x)),

limF(x)=1（x→+∞）所以A=1X的概率密度：f(x)=e^x/(1+e^x)^2 (-∞<x<+∞)

真颛2023-06-13 07:29:212

随机变量和随机过程是同一概念吗

随机变量表示随机现象(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.它是概率论里研究的主要内容. 而随机过程是一连串随机事件动态关系的定量描述.它是研究一族(粗略理解就是一组)随机变量的学科.

善士六合2023-06-13 07:29:191

设随机变量x~U[-2,1],那么E(X的平方+2X)=

E[x^2+2x]=E[x^2]+E[2x]=Dx+(Ex)^2+2Ex=[(3*3)/12]+0.5*0.5-1=0。随机变量最基本的数学特征之一，反映随机变量平均取值的大小，E(X)是一个实数，由X的分布列唯一确定，即作为随机变量，X是可变的，可取不同值，而E(X)是不变的，描述X取值的平均状态，E(X)＝x1p1＋x2p2＋…＋xnpn直接给出了E(X)的求法，即随机变量取值与相应概率分别相乘后相加。扩展资料：随机变量计算注意事项：随机事件是从静态的观点来研究随机现象，而随机变量则是一种动态的观点，一如数学分析中的常量与变量的区分那样，变量概念是高等数学有别于初等数学的基础概念。同样概率论能从计算一些孤立事件的概率发展为一个更高的理论体系，其基本概念就是随机变量。随机变量实际上只是事件的另一种表达方式，这种表达方式更加形式化和符号化，也更加便于理解以及进行逻辑运算。不同的事件，其实就是随机变量不同取值的组合。参考资料来源：百度百科-随机变量

LuckySXyd2023-06-13 07:29:061

设随机变量x~U[-2,1],那么E(X的平方+2X)=??

E[x^2+2x]=E[x^2]+E[2x]=Dx+(Ex)^2+2Ex=[(3*3)/12]+0.5*0.5-1=0。随机变量最基本的数学特征之一，反映随机变量平均取值的大小，E(X)是一个实数，由X的分布列唯一确定，即作为随机变量，X是可变的，可取不同值，而E(X)是不变的，描述X取值的平均状态，E(X)＝x1p1＋x2p2＋…＋xnpn直接给出了E(X)的求法，即随机变量取值与相应概率分别相乘后相加。扩展资料：随机变量计算注意事项：随机事件是从静态的观点来研究随机现象，而随机变量则是一种动态的观点，一如数学分析中的常量与变量的区分那样，变量概念是高等数学有别于初等数学的基础概念。同样概率论能从计算一些孤立事件的概率发展为一个更高的理论体系，其基本概念就是随机变量。随机变量实际上只是事件的另一种表达方式，这种表达方式更加形式化和符号化，也更加便于理解以及进行逻辑运算。不同的事件，其实就是随机变量不同取值的组合。参考资料来源：百度百科-随机变量

北营2023-06-13 07:29:051

随机事件与随机变量之间有什么联系？

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。要全面了解一个随机变量，不但要知道它取哪些值，而且要知道它取这些值的规律，即要掌握它的概率分布。概率分布可以由分布函数刻画。若知道一个随机变量的分布函数，则它取任何值和它落入某个数值区间内的概率都可以求出。有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如 ，子弹着点的位置需要两个坐标才能确定，它是一个二维随机变量。类似地，需要n个随机变量来描述的随机现象中，这n个随机变量组成n维随机向量 。描述随机向量的取值规律 ，用联合分布函数。随机向量中每个随机变量的分布函数，称为边缘分布函数。若联合分布函数等于边缘分布函数的乘积 ，则称这些单个随机变量之间是相互独立的。独立性是概率论所独有的一个重要概念。

余辉2023-06-13 07:28:371

一个随机变量的概率怎么求啊？

随机变量在一点的概率：p(x=a)=F（a）-F（a-0），这个才是正确的表述。F（a）=P(X<=a), 即随机变量在以a为右端点所有左边取值的概率。F（a-0）是F（x)在x=a处的左极限从负无穷到a点的概率 减去 负无穷到a点左边的概率，岂不就得到a点处的概率了。扩展资料分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分布函数来描述离散型随机变量。

Chen2023-06-13 07:28:361

如何理解统计中的随机变量

统计量是样本的函数样本是随机变量随机变量的函数是随机变量统计量是随机变量因为统计出来的数据是随机的而不是固定的，所以统计量是随机变量。统计量，是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。

西柚不是西游2023-06-13 07:28:351

随机变量与离散型随机变量的异同

随机变量包括离散型与连续型两种，如果事件的结果能够列出来就就是离散型，反之就是连续型，比如一天的温度变化[12度,25度]是一个连续变化的过程，不能一一列举出来，就是一个连续型的随机变量。相应的例子还有人一生的身高等等。而射击中标次数则是一个离散型的。

铁血嘟嘟2023-06-13 07:28:351

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

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

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

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

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