y=ln(x),已知y服从正态分布N(μ,α平方),求E(X),要过程
那就是X=e的Y次方 Y服从N(mu,sigma^2)所以X服从对数正态分布 怎么求？一步步硬算。EX=Ee^Y=积分正负无穷 e^y*1\/根号(2pi)*1\/sigma*exp{-(y-mu)^2\/2sigma^2} 做变量代换t=y-mu\/根号(2sigma^2) 然后一步步求下去，纯粹微积分的东西 最后答案就是exp(mu+0.5*sigma^2)
求正态分布的数学期望 已知X~N(μ,σ^2),求E(X | X
—X,—Y相互独立且也是均服从标准正态分布,而 min（X,Y）= —max（—X, —Y）,所以 Emin（X,Y）= —Emax（—X, —Y）=—1\/根号下\\Pi.
对数正态分布的期望计算
要计算变量X的期望值，首先，令Y = ln(X)。因此，X可以表示为e^Y。接下来，我们考虑Y的期望值E(Y)。令Z = e^Y，则Z的期望值为E(Z)。根据对数正态分布的特性，我们可以推导出Z的期望值E(Z)。接着，利用E(Y)与E(Z)之间的关系，我们能够求得X的期望值E(X)。具体而言，令m为Y的均值...
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Fη(x)=P(η
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解：Fη(x)=P(η<=x)=P(e^ε<=x)=P(ε<=lnx)=Φ(lnx)fη(x)=Fη(x)'=φ(lnx)\/x E(η)=∫(-∞,+∞)fη(x)xdx=∫(-∞,+∞)φ(lnx)dx=√e E(η^2)=∫(-∞,+∞)fη(x)x^2dx=∫(-∞,+∞)φ(lnx)xdx=e²D(η)=E(η^2)-E(η)^2=e²-...
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