二维随机离散变量的期望
答：如图所示
答：g(x,y)代表任何一个以x,y为自变量的二元函数,但是并不排除x^2啊,g(x,y)=x^2+0*y^2,这完全可以啊.其实g(x,y)可以是任何一个表达式,哪怕是x+y+z呢,没有任何关系.只需要搞清楚x,y是需要参与积分运算的,其他字母仅仅是符号.
答：概率密度：f（x）＝（1／2√π）exp｛－（x－3）²／2＊2｝ 根据题中正态概率密度函数表达式就可以立马得到随机变量的数学期望和方差：数学期望：μ＝3 方差：σ²＝2 连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的...
答：解答：概率密度：f（x）＝（1／2√π）exp｛－（x－3）²／2＊2｝ 根据题中正态概率密度函数表达式就可以立马得到随机变量的数学期望和方差：数学期望：μ＝3 方差：σ²＝2 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，...
答：二维随机变量求Eg(X,Y)=∬g(x,y)f(x,y)dxdy 你说的EX就相当于g(X,Y)=X的情况，这时EX=∬xf(x,y)dxdy。
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。
答：二维泊松分布公式：σ^2 F（x，y）／σxσy＝f（x，y）。这是一个离散型随即变量函数的数学期望问题：根据期望的公式有E（X）=X*P（X）同理：E（Y）=∑（Y*P（Y））=∑（Y*P（X））这里：P（Y）=P（X）因为x与y是单调函数关系这里：Y=T（1-e^-aX）这里：X服从参数为λ的泊松...
答：二维随机变量的期望,画线的两步到最终结果是怎么算的? 我来答 1个回答 #热议# 孩子之间打架 父母要不要干预? jiangyanruo 2015-07-18 · TA获得超过948个赞 知道小有建树答主 回答量:478 采纳率:66% 帮助的人:270万 我也去答题访问个人页 展开全部 本回答由提问者推荐 已赞过 已踩过...
答：按期望的计算公式有E(XY)=∑xiyjP(X=xi,Y=yj)=0×0×P(X=0,Y=0)+0×1×P(X=0,Y=1)+1×0×P(X=1,Y=0)+1×1×P(X=1,Y=1)=P(X=1,Y=1)。
答：没问题可以的，可以这样理解 二维随机变量求Eg(X,Y)=∬g(x,y)f(x,y)dxdy 你说的EX就相当于g(X,Y)=X的情况，这时EX=∬xf(x,y)dxdy。
网友评论：
车乔13057152753：
怎么求二维随机变量的期望 -
61332笪乖
： 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
车乔13057152753：
离散型随机变量的数学期望 作何理解?
61332笪乖
： 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.
车乔13057152753：
设 是离散型随机变量,则其概率分布律 应满足什么性质? 3. 随机变量的期望与方差有着怎样的含义?试指出下 -
61332笪乖
： 1 离散型随机变量,则其概率分布律应满足性质: 1) 0=2)Pi对i求和=1. 2 随机变量的期望反映随机变量平均取值. 随机变量最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.又称期望或均值.它是简单算术平均的一种推广...
车乔13057152753：
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... -
61332笪乖
：[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...
车乔13057152753：
离散随机变量的数学期望EX反映了什么,方差DX又反映了什么都是反映了X的什么东西? -
61332笪乖
：[答案] 离散型随机变量X的均值反映了离散型随机变量*取值的平均水平 ,随机变量的方差反映了随机变量取值偏离于均值的平均程度 【【不清楚,再问;满意,愿你开☆,】】
车乔13057152753：
离散型随机变量的数学期望一定是在试验中出现的概率最大的值么? -
61332笪乖
： 不是这样的,数学2113期望完全是计算出的,和实验结果有关但不是出现几率的关系.比如你扔骰子,123456出现的几率都是52611/6,所以可以算出扔出点数的数学期望是3.5,而3.5不是任何一次实验的结果,3.5只是对所有可4102能结果进行加权平均数计算得1653出的值.但像扔两个骰子的点数和这种问题,数学回期望是7,出现可能性最大的情况也是7.这类问题可以理解为特答殊情况,但要记住数学期望和概率最大的结果不是一个概念就行了.
车乔13057152753：
离散型随机变量的期望到底是什么?怎么用? -
61332笪乖
： 不需要你推导,直接用 X~(n,p) 则E(X)=np
车乔13057152753：
数学期望怎么求? -
61332笪乖
： 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
车乔13057152753：
对二维随机变量求期望 X和y的期望是否一样 -
61332笪乖
： 无论是离散型随机变量还是连续型随机变量,作为它的概率,概率之和均为1.因为所有概率相加,表示了对一件事所有情况的讨论,如果所有情况都考虑到了,那么这件事就一定会发生,概率为1,就是100%,而事实上,一件事并不可能一定发生,所以才有概率啊~~
车乔13057152753：
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!!! -
61332笪乖
： 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. ...
