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随机变量的数字

第四章 随机变量的数字特征。这些数字就称为随机变量的数字特征. 本章将讨论随机变量的数学期望、方差、矩以及相关系数。本章学习内容 R.V.的期望。和常见随机变量的期望。和常见R.V的方差。第一节.随机变量的期望。离散型R.V.期望的定义 Def1. 设离散型R.V.X的分布律为 pi=P(X=xi)。

随机变量的数字Tag内容描述:<p>1、第四章 随机变量的数字特征,随机变量的概率分布反映了随机变量的统计规律性,但是在实际问题中,要确定一个随机变量的分布不是一件容易的事情在许多情况下,并不需要求出随机变量的分布,只须知道从不同角度反映随机变量取值特征的若干个数字就够了,这些数字就称为随机变量的数字特征 本章将讨论随机变量的数学期望、方差、矩以及相关系数,它们在概率论与数理统计中起着重要的作用,第一节 数学期望,一、离散型随机变量的数学期望,例1 一台机床加工某种零件,已知它加工出优质品、合格品和废品的概率依次为0.2、0.7和0.1如果出售优质品和。</p><p>2、第四章 随机变量的数字特征,本章学习内容 R.V.的期望: 定义,性质,和常见随机变量的期望,R.V.函数的方差. R.V.的方差: 定义,性质,和常见R.V的方差; R.V.的协方差和相关系数: 定义,性质.,第一节.随机变量的期望,离散型R.V.期望的定义 Def1. 设离散型R.V.X的分布律为 pi=P(X=xi), i=1,2, 若级数 ixipi 绝对收敛,则称R.V.X的数学期望存在,且称该 级的和为R.V.X的数学期望(expectation),记 为EX, EX也称为X的均值(mean).,例1. 某个人的五次考试成绩如下, 60, 70,70, 80,60,求其平均成绩. 解: 平均成绩为: ( 60+70+70+80+60)/5 =60X2/5+70X 2/5+。</p><p>3、2019/7/20,1,2019/7/20,2,2019/7/20,3,2019/7/20,4,随机变量某一方面的概率特性都可用 数字来描写,(1)随机变量的平均取值数学期望;,(2)随机变量的取值平均偏离平均值的情况 方差;,(3)描述随机变量之间的相关关系 协方差和相关系数;,2019/7/20,5,一、数学期望的定义 二、数学期望的性质,基本内容:,第一节 数 学 期 望,第三章 随机变量的数字特征,2019/7/20,6,抽象出,3.1 数学期望,一、离散型随机变量的数学期望,1、概念的引入:,例1 甲班有30名学生,他们的数学考试成绩(按五级记分)如右表所示,则平均成绩,平均值 = 以频率为权的。</p>
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