期望的性质是很希望办好一件事,很希望办事办的顺顺利利,办好后就很放心.
数学期望的常用性质:1.设X是随机变量,C是常数,则E(CX)=CE(X)2.设X,Y是任意两个随机变量,则有E(X+Y)=E(X)+E(Y).3.设X,Y是相互独立的随机变量,则有E(XY)=E(X)E(Y) 在统计学中,当估算一个变量的期望值时,一个经常用到的方法是重复测量此变量的值,然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计.在概率分布中,期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征.
概率统计 数学期望性质0——1分布,患病的,和未患病的.患有病的数学期望就是10人,
概率论 关于方差和数学期望的基本性质的一个问题我觉得楼主概念有错误,两个随机变量之和的方差公式是D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{E(XY)-E(X)E(Y)}是没错的,或者确切地说,是D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2{E(XY)-E(X)E(Y)},大.
关于概率论中数学期望的定义在这里所谓绝对收敛,就是给xi取了绝对值(因为概率P是恒不为负的),但是大家都知道,xi其实是可以取正负的,取绝对值后,趋于正无穷后,可以收敛于某一个数.这个数就是均值,也即数学期望.如果改成条件收敛,则它就可能不是绝对收敛,有可能一正一负,但在这里,我们定义它绝对收敛,就是说:在求期望时,加权相加的顺序变化不会影响期望.所以要求绝对值收敛.
概率论问题 如何用离散型随机变量证明期望的四个性质把所有的积分号改成∑,其他部分相应处理一下,试试看.
离散型随机变量的期望的性质怎么证明ξ=xi的概率为pi,此时ηi=axi+b,即ηi=axi+b的概率也为pi 也就是f(ξ)与ξ取值是相对应的,即f(ξ=xi)与ξ=xi等概率.
随机过程的期望和方差描述了随机变量的哪些性质＂随机过程的期望和方差描述了随机变量的哪些性质?＂ 我理解你的问题是:＂随机变量的期望和方差描述了随机变量的哪些性质?＂ 随机变量的期望就是平均数.方差是衡量随机度的.方差为零的随机变量是常数.方差越大就越随机.用力学的术语来说: 均值就是重心.方差就是转动惯量.
证明随机变量X数学期望的性质EC=C,C为常数c=1-0.3-0.-0.2=(c的值就是用1减去其他几个概率) e(x)=-1*0.3+c*0+0.*1+2*0.2(数学期望就是用x的值分别和对应的p相乘最后在求和)
概率论中,由二维随机变量的数学期望的性质推导出来的E(aX+bY)=a.首先我觉得 E(aX + bY) = aE(X) + bE(Y) (应该永远)是正确的.这叫 linearity of expectation 期望直(所遵循)的线性性质 参见:en.wikipedia./wiki/Expected_value (under ＂Linearity＂) 不懂 所谓 “二维随机变量的数学期望的性质推导出来“ 是指啥.也许意思是一个特殊情况不能证明所有情况.