二维随机变量分布列的期望
答：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 这个例子比较简单，...
答：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 如果随机变量X的所...
答：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）＋…；均匀分布的期望：均匀分布的期望是取值区间［a...
答：分布列d(x)和期望分布e(x)都是描述随机变量概率的方式，但是它们之间有着本质区别。分布列d(x)需要列举出每个取值对应的概率，而期望分布e(x)只需要列举出期望值。因此，当随机变量的取值比较少时，使用分布列d(x)更为合适；当随机变量的取值比较多时，期望分布e(x)更加方便。6. 举例说明分布列d...
答：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)+…；均匀分布的期望：均匀分布的期望是取值区间[a,b]的中点(a+b)...
答：两个二项分布想加还是二项分布，n不变，概率p等于两者之和。设X1服从参数为λ1的柏松分布，设X2服从参数为λ2的柏松分布。令T=X+Y+Z,先求x+y+z<t的分布函数F(t)=P（x+y+z<t），在对t求导得到p（t）是泊松分布 列一个二项分布的分布列就是 X 0 1 2 ……… n P C(0)(n)·...
答：分布列和数学期望是概率论中的两个重要概念，它们之间有着密切的关系。分布列是指随机变量在所有可能取值中所占的比例，通常用一个二维数组表示，其中每行表示随机变量可能取值的取值，每列表示随机变量取值的概率。例如，在掷一枚硬币的实验中，硬币可能正面朝上或者反面朝上，它们的概率分别为0.5。假设...
答：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)+…；均匀分布的期望：均匀分布的期望是取值区间[a,b]的中点(a+b)...
答：分布列（Probability Mass Function，PMF）是概率论中用来描述离散型随机变量取值的概率分布的函数。对于离散型随机变量 X，其分布列可以表示为 P(X = x)，其中 x 表示随机变量可能取到的某个取值。分布列给出了随机变量取各个可能取值的概率。数学期望（Mathematical Expectation），也称为平均值或期望值...
答：分布列是概率论中的一个重要概念，用于描述随机变量取各个可能值的概率。假设随机变量 X 可以取的值有 x1, x2, ..., xn，则分布列 P(X=xi) 表示随机变量 X 取值 xi 的概率。数学期望公式是用于计算随机变量数学期望的公式，其定义为 E(X) = Σ (xi * P(X=xi))，其中 Σ 表示求和符号...
网友评论：
成管13817194807：
怎么求二维随机变量的期望 -
1704甄洁
： 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
成管13817194807：
二维正态分布的期望和方差公式
1704甄洁
： 二维正态分布的期望公式:数F(X)=1/(√2π)T,方差公式:f=T*E^h.二维正态分布,又名二维高斯分布(英语:Two-dimensionalGaussiandistribution,采用德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯的名字冠名),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.
成管13817194807：
设二维随机变量服从圆域的均匀分布,求数学期望 -
1704甄洁
： 二维随机变量服从圆域x^2+y^2<=R^2的均匀分布 所以x,y的概率分布函数f(x,y)=1/S=1/(πR^2) x^2+y^2<=R^20 其他 E(Z)=∫zf(z)dz=∫(x^2+y^2)^0.5/(πR^2)dxdy=∫dθ(0~2π)∫r^2/(πR^2)dr(0~R)=2R/3
成管13817194807：
数学期望怎么求? -
1704甄洁
： 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
成管13817194807：
二项分布期望怎么求 -
1704甄洁
： 若x~b(n,p)(x符合二项分布,n为发生次数,p为x发生的概率)则E(x)=np
成管13817194807：
概率论,二维随机变量,均匀分布设二维随机变量(X,Y)在区域R:0≤x≤1,0≤y≤x上服从均匀分布,求:数学期望E(X)及E(Y),方差D(X)及D(Y),协方差cov(X,Y)... -
1704甄洁
：[答案] f(x,y) = A(x从0到1积分,这是外积分) {(y从0到x积分,这是内积分) dy} dx = 1 = A(x从0到1积分,这是外积分) xdx = (A/2)(x^2)|代入x=1 = A/2 = 1 --> A=2. 即, f(x,y)=2, 0
成管13817194807：
随机变量的期望与方差有着怎样的含义 -
1704甄洁
： 期望可以看成是变量变动的最终归宿,是变动结束后应该回归位置的水平,也就是平均水平. 数学上研究问题时总体的大小往往不固定,所以平均水平没有办法计算,所以有期望这个指标.而现实中研究的社会经济现象往往研究的是有限总体,理论上是可以计算平均数的.数学期望和平均指标一样可以用来反映变量变动的集中趋势或者是一般水平.当然对于均匀分布之类的变量而言,平均指标和数学期望没有多大的代表性. 方差么反映的是变量的离中趋势,可以用来衡量变量变动幅度的一般水平.
成管13817194807：
二维随机变量 -
1704甄洁
： 有了联合分布律,要想求期望,就要分别求出X的边际分布和XY的分布. 因为X的边际分布是:X 0 1 2P 0.4 0.3 0.3 所以E(X)=0*0.4+1*0.3+2*0.3=0.9. 对于XY,要分别讨论X,Y的取值.因为X=0,1,2, Y=1,2, 所以XY的可能值为0,1,2,4. 因此其分布律为:XY 0 1 2 4P 0.4 0.2 0.2 0.2 所以E(XY)=0*0.4+1*0.2+2*0.2+4*0.2=1.4
成管13817194807：
急求一道概率分布题答案已知二维随机变量(a,b)的概率分布为:\ Y 1 2X\1 1/2 1/42 1/4 0求:1) X,Y的边缘概率分布;2)期望EX和EY,方差DX和DY -
1704甄洁
：[答案] 1) X,Y的边缘概率分布 X..1 ..2 ..3/4.1/4 Y..1...2 ..3/4.1/4 2)期望EX和EY,方差DX和DY EX=3/4+2*1/4=5/4 EX²=3/4+2²*1/4=7/4 EY=3/4+2*1/4=5/4 EY²=3/4+2²*1/4=7/4 DX=EX²-(EX)²=...
成管13817194807：
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!!! -
1704甄洁
： 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. ...
