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离散型数学期望不存在
数学期望
是什么?
答:
若X是
离散型
的,则E(X^2)=∑((xi)^2)pi。若X是连续型的,则E(X^2)=(x^2)f(x)在-∞到+∞的定积分。
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...
若
离散型
随机变量X的分布列维持P{X=(-1)n·2n}=1 2n(n=1,2,…),则E...
答:
【答案】:D,该级数发散,故X的
数学期望不存在
。
连续性数学期望和
离散数学期望
有什么不同点?
答:
例如布朗运动、热传导方程等;而
离散型数学期望
则更多地应用于离散事件或离散空间中的随机过程,例如排队理论、网络流模型等。总之,连续性数学期望和离散型数学期望虽然都是描述随机变量特性的重要工具,但它们的计算方式和应用范围
存在
明显的差异。
离散型
随机变量的
数学期望
一定是它们在实验中出现的概率最大的值吗...
答:
数学期望
就是平均值,这个结论在连续型应该是对的,
离散型
的期望可以是取不到的值。比如0,1分布,都是0.5概率,那期望就是0.5,但变量只能取0和1。
期望
和方差的定义与性质
答:
期望,就像经济领域的平均收入,为我们提供了一个直观的总体预期;而方差,则揭示了随机变量取值的波动程度,犹如衡量数据散布的度量。
数学期望
,无论对于
离散型
随机变量 \( X \) 的分布律 \( P(X = x_i) \),还是连续型随机变量 \( Y \) 的概率密度 \( f_Y(y) \),其
存在
条件是相应的...
怎样求
离散型
随机变量的
数学期望
?
答:
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。
期望
值是基础概率学的升级版,是所有管理决策的过程中,尤其是在金融领域是最实用的统计工具。某个事件(最初用来描述买彩票)的期望值即收益,实际上就是所有不同结果的和,其中每个结果都是由各自的概率和收益相乘而来。
如何计算
数学离散型
随机变量的
期望
值?
答:
离散型
随机变量的
期望
值是指随机变量取各个可能值的概率乘以其对应的值,然后将这些乘积相加得到的结果。例如,假设有一个离散型随机变量X,它有三个可能的取值:x1、x2和x3,对应的概率分别为p1、p2和p3。那么,X的期望值为:E(X)=p1*x1+p2*x2+p3*x3 ...
如何求
数学期望
?
答:
公式表示为:
离散型
:\(E(X) = \sum x_i p_i\),其中\(x_i\)是X的可能取值,\(p_i\)是\(x_i\)对应的概率。连续型:\(E(X) = \int_{-\infty}^{\infty} xf(x) dx\),其中\(f(x)\)是X的概率密度函数。方差D(X)的求法:方差D(X)描述了随机变量X的取值与其
数学期望
E(...
离散型
随机变量的
数学期望
怎么求?
答:
设随机变量X的密度函数为f(x)=A/x^2,x>100;0,x<=100,系数A为10。A=1/(∫[-∞,+∞]f(x)dx)=1/(∫[10,+∞]a/x^2dx)=1/(-a/x|[10,+∞])=1/(a/10)=10
数学期望
概述
答:
例如,考虑一个城市家庭中孩子的数量随机变量X,取值为0、1、2、3,对应的概率分别为0.01、0.9、0.06、0.03。计算X的
数学期望
,即为E(X) = 0×0.01 + 1×0.9 + 2×0.06 + 3×0.03,结果为1.11,意味着平均每个家庭有1.11个孩子。
离散型
随机变量的定义是能按顺序列举,值域为...
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