x y相互独立二维离散型随机变量的数学期望怎么算 二维离散型随机变量的 E（xy）怎么求？ 离散型 离散型 离...
\u4e8c\u7ef4\u79bb\u6563\u578b\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684E(XY)\u5982\u4f55\u7b97\uff1f(X\u548cY\u4e0d\u76f8\u4e92\u72ec\u7acb)\u5177\u4f53\u56de\u7b54\u5982\u56fe\uff1a
\u5f53\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u53ef\u53d6\u503c\u5168\u4f53\u4e3a\u4e00\u79bb\u6563\u96c6\u65f6\u79f0\u5176\u4e3a\u79bb\u6563\u578b\u968f\u673a\u53d8\u91cf\uff0c\u5426\u5219\u79f0\u5176\u4e3a\u975e\u79bb\u6563\u578b\u968f\u673a\u53d8\u91cf\uff0c\u8fd9\u662f\u5f88\u5927\u7684\u4e00\u4e2a\u7c7b\uff0c\u5176\u4e2d\u6709\u4e00\u7c7b\u662f\u6781\u5176\u5e38\u89c1\u7684\uff0c\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u53d6\u503c\u4e3a\u4e00(n)\u7ef4\u8fde\u7eed\u7a7a\u95f4\u3002
\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u5373\u5728\u4e00\u5b9a\u533a\u95f4\u5185\u53d8\u91cf\u53d6\u503c\u4e3a\u6709\u9650\u4e2a\u6216\u53ef\u6570\u4e2a\u3002\u4f8b\u5982\u67d0\u5730\u533a\u67d0\u5e74\u4eba\u53e3\u7684\u51fa\u751f\u6570\u3001\u6b7b\u4ea1\u6570\uff0c\u67d0\u836f\u6cbb\u7597\u67d0\u75c5\u75c5\u4eba\u7684\u6709\u6548\u6570\u3001\u65e0\u6548\u6570\u7b49\u3002\u79bb\u6563\u578b\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u901a\u5e38\u4f9d\u636e\u6982\u7387\u8d28\u91cf\u51fd\u6570\u5206\u7c7b\uff0c\u4e3b\u8981\u5206\u4e3a\uff1a\u4f2f\u52aa\u5229\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u3001\u4e8c\u9879\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u3001\u51e0\u4f55\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u548c\u6cca\u677e\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u3002
\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u5728\u4e0d\u540c\u7684\u6761\u4ef6\u4e0b\u7531\u4e8e\u5076\u7136\u56e0\u7d20\u5f71\u54cd\uff0c\u53ef\u80fd\u53d6\u5404\u79cd\u4e0d\u540c\u7684\u503c\uff0c\u6545\u5176\u5177\u6709\u4e0d\u786e\u5b9a\u6027\u548c\u968f\u673a\u6027\uff0c\u4f46\u8fd9\u4e9b\u53d6\u503c\u843d\u5728\u67d0\u4e2a\u8303\u56f4\u7684\u6982\u7387\u662f\u4e00\u5b9a\u7684\uff0c\u6b64\u79cd\u53d8\u91cf\u79f0\u4e3a\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u3002\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u53ef\u4ee5\u662f\u79bb\u6563\u578b\u7684\uff0c\u4e5f\u53ef\u4ee5\u662f\u8fde\u7eed\u578b\u7684\u3002
\u5982\u5206\u6790\u6d4b\u8bd5\u4e2d\u7684\u6d4b\u5b9a\u503c\u5c31\u662f\u4e00\u4e2a\u4ee5\u6982\u7387\u53d6\u503c\u7684\u968f\u673a\u53d8\u91cf\uff0c\u88ab\u6d4b\u5b9a\u91cf\u7684\u53d6\u503c\u53ef\u80fd\u5728\u67d0\u4e00\u8303\u56f4\u5185\u968f\u673a\u53d8\u5316\uff0c\u5177\u4f53\u53d6\u4ec0\u4e48\u503c\u5728\u6d4b\u5b9a\u4e4b\u524d\u662f\u65e0\u6cd5\u786e\u5b9a\u7684\uff0c\u4f46\u6d4b\u5b9a\u7684\u7ed3\u679c\u662f\u786e\u5b9a\u7684\uff0c\u591a\u6b21\u91cd\u590d\u6d4b\u5b9a\u6240\u5f97\u5230\u7684\u6d4b\u5b9a\u503c\u5177\u6709\u7edf\u8ba1\u89c4\u5f8b\u6027\u3002
\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u4e0e\u6a21\u7cca\u53d8\u91cf\u7684\u4e0d\u786e\u5b9a\u6027\u7684\u672c\u8d28\u5dee\u522b\u5728\u4e8e\uff0c\u540e\u8005\u7684\u6d4b\u5b9a\u7ed3\u679c\u4ecd\u5177\u6709\u4e0d\u786e\u5b9a\u6027\uff0c\u5373\u6a21\u7cca\u6027\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\u6765\u6e90\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1--\u79bb\u6563\u6027\u968f\u673a\u53d8\u91cf
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\u6765\u6e90\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1--\u4e8c\u7ef4\u79bb\u6563\u578b\u5206\u5e03
\u79bb\u6563\u578b\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u5206\u5e03\u5217\uff0c\u559c\u6b22\u7684\u70b9\u51fb\u4e3b\u9875\u5173\u6ce8\uff01
如图所示
扩展阅读：x与y相互独立 x与y2 ... asinx+bcosx ... 设随机变量x b 2 p y ... 随机变量x y z相互独立 ... 二维随机变量x y的期望 ... 二维随机变量z x+y ... sinα cosα的最大值 ... 二维随机向量 x y ... 设二维连续型随机变量 x y ...
