二维离散型随机变量的期望怎么求
答：P{X=1}=P{X=2}，λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2，λ=λ^2/2，λ=2，P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3。随机变量分为离散型随机变量与 非离散型随机变量两种，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，也可以说概率1以一定的规律...
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
答：的数学期望就是COS（πλ）。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，,如果不懂，可以记忆（2）式 （2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值，...
答：二维离散性。计算二维随机变量的相关系数计算只取有限个值的二维离散性随机向量（X，Y）的相关系数ρ，及为了求相关系数ρ而求出的X和Y的数学期望E（X）.E（x，y）=∫∫（-∞，+∞）f（x，y）xydxdy=1/4cov（x，y）=E（xy）-E（x）E（y）=1/4-1/4=0ρxy=0。在二维正态分布中，...
答：方差：对于离散型随机变量 X，其方差 Var(X) 可以通过以下公式计算：Var(X) = Σ((x - E(X))^2 * P(X=x))对于连续型随机变量 X，其方差 Var(X) 可以通过以下公式计算：Var(X) = ∫((x - E(X))^2 * f(x)) dx 其中，E(X) 是随机变量 X 的期望（均值）。需要注意的是，...
答：离散型随机变量X的取值为 ， 为X对应取值的概率，可理解为数据 出现的频率 ，则：。其中E(x）为期望，∑为求和公式。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。
答：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xi与对应的概率p（xi）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），记为E（x），是简单算术平均的一种推广，类似加权...
答：数学期望E(X)和方差D(X)是概率论和数理统计中的两个重要概念，用于描述随机变量的数字特征。数学期望E(X)的求法：数学期望E(X)反映了随机变量X取值的平均水平。对于离散型随机变量，数学期望E(X)等于X的所有可能取值与其对应的概率的乘积之和。对于连续型随机变量，数学期望E(X)则是X的概率密度...
答：期望值怎么算如下：期望值在概率论和统计学中扮演着重要的角色，它是一个随机变量可能取值的加权平均，反映了对应概率下的平均预期结果。期望值的计算方法可适用于离散型随机变量和连续型随机变量。对于离散型随机变量：假设有一个离散型随机变量X，它的可能取值为x1,x2,x3,...，对应的概率为P(X=x1)...
答：具体回答如图：当随机变量的可取值全体为一离散集时称其为离散型随机变量，否则称其为非离散型随机变量，这是很大的一个类，其中有一类是极其常见的，随机变量的取值为一(n)维连续空间。
网友评论：
柯矩18492648003：
怎么求二维随机变量的期望 -
29345凌世
： 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
柯矩18492648003：
数学期望怎么求? -
29345凌世
： 数学期望求法: 1、只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 即可. 2、如果X是离散型随机变量,它的全部可能取值是a1,a2,…,an,…,取这些值的相应概率是p1,p2,…,pn,…,则其数学期望E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)+…; 如果X是连续型随机变量,其概率密度函数是p(x),则X的数学期望E(X)等于 函数xp(x)在区间(-∞,+∞)上的积分. 主要就是这两种.希望帮到你 望采纳 谢谢 加油
柯矩18492648003：
离散型随机变量的数学期望 作何理解?
29345凌世
： 当然不行啊,这是典型的误区,主要有以下两点. (1)期望的严格定义是∑xi*pi绝对收敛,注意是绝对,也就是说这和平常理解的平均值是有区别的.一个随机变量可以有平均值或中位数,但其期望不一定存在. (2)E(X)=5 并不意味着5一定会出现,或者说它出现的次数最多. 比如袋子里有两个一样的球,一个写着0,一个写着10,求摸一次的期望. 显然X的期望为5,但它不可能取到5.
柯矩18492648003：
离散型随机变量的期望的性质怎么证明 -
29345凌世
： 利用离散型随机变量期望公式求解出期望值 一般情况下就是计算一个级数求和
柯矩18492648003：
离散型随机变量的期望到底是什么?怎么用? -
29345凌世
： 不需要你推导,直接用 X~(n,p) 则E(X)=np
柯矩18492648003：
二维离散型随机变量的 E(xy)怎么求? 离散型 离散型 离散型 不是连续型!!! -
29345凌世
： 如图所示: 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)=1/2 P(y=0)=1/2,P(y=1)=1/2 则,P(xy=0)=3/4 P(xy=1)=1/4 所以,E(XY)=0*(3/4)+1*(1/4)=1/4. ...
柯矩18492648003：
离散型随机变量的期望和方差都是一个数值,它们不随试验结果而变化③ 离散型随机变1.离散型随机变量的期望和方差都是一个数值,它们不随试验结果而变... -
29345凌世
：[答案] 1. 我觉得有问题.如果你是由抽取样本来估算期望和方差的,那么取的样本不同,则估算结果就不同.但是,如果你已然知道了这个随机变量的分布,那么这个期望和方差就是一个定值了. 2. 肯定不对啊,因为期望可以看做是你随机变量的一个“平均值...
柯矩18492648003：
某随机变量X的分布列如下:X 1 2 3P a 0.3 0.2则随机变量X的数学期望为______. -
29345凌世
：[答案] 根据所给分布列,可得a+0.3+0.2=1, ∴a=0.5 ∴EX=1*0.5+2*0.3+3*0.2=1.7 则随机变量X的数学期望为 1.7 故答案为:1.7
柯矩18492648003：
期望是什么意思 -
29345凌世
： 数学期望 l 离散型随机变量的数学期望 定义:离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率P(=xi)之积的和称为的数学期望.(设级数绝对收敛)记作. 其含义实际上是随机变量的平均取值
柯矩18492648003：
离散型随机变量期望一定存在吗 -
29345凌世
： 不一定.若取值是有限的,期望一定存在.若取值是可列的,则期望的表达式是无穷级数,可能发散,也就是期望可能不存在.
