概率论期望运算性质 数学期望与方差的性质
我觉得楼主概念有错误,两个随机变量之和的方差公式是D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{E(XY)-E(X)E(Y)}是没错的,或者确切地说,是D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2{E(XY)-E(X)E(Y)},大.
首先我觉得 E(aX + bY) = aE(X) + bE(Y) (应该永远)是正确的.这叫 linearity of expectation 期望直(所遵循)的线性性质 参见:en.wikipedia./wiki/Expected_value (under ＂Linearity＂) 不懂 所谓 “二维随机变量的数学期望的性质推导出来“ 是指啥.也许意思是一个特殊情况不能证明所有情况.
概率统计 数学期望性质0——1分布,患病的,和未患病的.患有病的数学期望就是10人,
数学期望的计算公式,具体怎么计算一般都是先列表,就是每个可能和它所对应的答案的表格 最后就是可能数值乘以它所对应的概率的乘积的总和 就是我们所说的数学期望了
关于概率论中数学期望的定义在这里所谓绝对收敛,就是给xi取了绝对值(因为概率P是恒不为负的),但是大家都知道,xi其实是可以取正负的,取绝对值后,趋于正无穷后,可以收敛于某一个数.这个数就是均值,也即数学期望.如果改成条件收敛,则它就可能不是绝对收敛,有可能一正一负,但在这里,我们定义它绝对收敛,就是说:在求期望时,加权相加的顺序变化不会影响期望.所以要求绝对值收敛.
概率论求期望1.先求出c值 由概率之和等于1 得到 c(1+1/2+1/6+.1/k!)=1 由泰勒公式展开式得到 e^x=1+x+1/2x^2+.+1/k!x^k 该式令x=1 因此1+1/2+1/6+.1/k!=e 带回第一个式子得到c=1/e2.这时我们可以看出,x是服从参数纳姆达=1的泊松分布,其方差,期望都等于纳姆达=1 因此,e(x^2)=ex*ex+dx=1+1=2
概率论问题 如何用离散型随机变量证明期望的四个性质把所有的积分号改成∑,其他部分相应处理一下,试试看.
概率论,数学期望的计算.这部分是高数级数的问题,这是级数的求和与逐项求导问题,你去看看高数吧!!!
概率密度性质以及公式的详细解释包括多维随机变量的概念及分类. 3.概率论与数理统计非常强调对基本概念;概率的定义与性质(含古典概型;全概公式与贝叶斯公式、几何概型、公式的深入理解、.
概率论 期望与方差两点分布的期望是np,方差是np(1-p)代值即可.p=0.1,n=5