若随机变量X数学期望存在,则E(E(EX)
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。
扩展资料:
离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。
变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量。例如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上,k是随机变量。k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数3.5、无理数 ,因而k是离散型随机变量。
如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。
例如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等,因而称这随机变量是连续型随机变量。
若随机变量X数学期望存在,则E(E(EX))=?求步骤
若随机变量X数学期望存在,则E(E(EX)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。...
若随机变量X数学期望存在,则E(E(EX))=?
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随机变量的数学期望存在吗?
若随机变量X数学期望存在,则E(E(EX)EX为常数 设,EX=C 则,D(EX)=D(C)=0 E[D(EX)]=E(0)=0 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。
设X为随机变量,若数学期望E(X)存在,则数学期望E(E(X))=( ). (a)0...
【答案】:B注意到数学期望E(X)是常量,根据随机变量数学期望的性质1,得到数学期望 E(E(X))=E(X)这个恰好就是备选答案(b),所以选择(b).
若随机变量X的数学期望存在,则E(D(EX))=?
这个应该是0。因为EX是个常数。常数的方差是0。0的期望还是0。
数学期望性质设 ,x是随机变量,c是常数,E(cX)=cE(X)这个性质的证明过程...
这样
数学期望怎么求
+(an)*(pn)+…来计算。另一种方法适用于连续型随机变量X,其概率密度函数为p(x)。在这种情况下,X的数学期望E(X)可以通过计算函数xp(x)在区间(-∞,+∞)上的积分来获得。具体而言,E(X)等于函数xp(x)的积分。总的来说,数学期望反映了随机变量平均取值的大小,是理解和分析随机现象的重要...
随机变量的数字特征详细证明(常见分布的数学期望和方差)【概率论与数...
数学期望:(1)离散型:设离散型随机变量X的分布律为[公式],若级数[公式]收敛,则称随机变量X的数学期望存在,记为EX。公式:[公式](2)连续型:设X是连续型随机变量,其概率分布密度函数为[公式],若积分[公式]收敛,则称X的数学期望存在,记为EX。公式:[公式]方差:设X是一个随机变量,若...
设随机变量X的数学期望EX存在,且EX=a,EX平方=b,若c为常数,则D(cX)=
D(cX)=c²D(X)=c²( E(X²) - (EX)² )=c²(b-a²)不懂可以追问!
数学期望已知概率密度函数f,怎么求E
首先,我们要明确数学期望E(x)的定义。对于连续型随机变量,数学期望E(x)的定义通过积分表达,即E(x) = ∫(-∞, ∞)xf(x)dx。这里,积分区间从负无穷到正无穷,表示对所有可能的值x,其函数值xf(x)的加权平均。f(x)是随机变量x的概率密度函数,它描述了x取不同值的概率分布。接下来,计算...