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文档简介

习题课随机变量的数字特征,一、内容小结,二、例题分析,三、补充练习,一、内容小结,1.随机变量的数字特征的意义,分布函数密度函数,数学期望描述了随机变量的平均取值均值,详细地描述了随机变量的概率分布情况,相关系数描述了X与Y的线性相关程度,方差描述了随机变量的取值与期望的偏离程度,协方差:刻画两随机变量之间的关系,方差D(X),协方差Cov(X,Y)Cov(X,Y)=EX-E(X)Y-E(Y)Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y),D(X)=EX-E(X)2D(X)=E(X2)-E2(X),相关系数XY,数学期望E(X),函数Y=H(X),连续型,离散型,在定义式中用H(x)代替x,2.常用的数字特征的定义式与计算式,E(X2)=D(X)+E2(X),计算期望的六个公式:,3.常用的数字特征的性质,数学期望E(aX+b)=aE(X)+bE(X+Y)=E(X)+E(Y)E(XY)=E(X)E(Y)X,Y相互独立方差D(aX+c)=a2D(X),D(X+Y)=D(X)+D(Y)X,Y相互独立相关系数,X与Y相互独立,Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y),有特殊情况,独立性与数字特征关系图,4.几个常用的分布的数字特征,分布,(0-1)分布,二项分布,泊松分布,指数分布,均匀分布,正态分布,分布律或概率密度函数,期望,方差,p,pq,np,npq,5.其它,契比雪夫不等式,设Xn为相互独立的随机变量序列,E(Xi)存在,D(Xi)M,(i=1,2,则对0,有,契比雪夫(大数定律)定理,独立同分布中心极限定理,设X1,X2,Xn,独立同分布,E(Xn)=,D(Xn)=20,则,例1P98T2将3只球随机地逐个放入4只编号为1,2,3,4的盒子中,以X表示至少有一只球的盒子的最小号码,试求E(X)。,xk=1,2,3,4,关键是求pk,样本点的总个数为43=64,用对立事件计算:k=4时,p4=1/64,分析:离散型,用公式,直接计算,k=1时,p1=(43-33)/64=37/64,k=3时,p3=(23-1)/64=7/64,k=2时,p2=(33-23)/64=19/64,二、例题分析,例2P99T8将n只球(1n)随机地放进n只盒子中去,一只盒子只能装一只球。若一只球装入与球同号的盒子中去,则称为一个配对.记X为总的配对数,求E(X).,则有,利用性质E(X+Y)=E(X)+E(Y),关键是把X写成某些随机变量的和的形式,若记,分析:,X的取值为:0,1,2,,n。,用求分布律的方法十分困难,E(Xi)=1(1/n)=1/n,所以E(X)=nE(Xi)=1,这是一个典型的离散型的分布求数学期望的问题。,例3设随机变量X的概率密度为,求Y=1/X2的数学期望和方差。,解:,这样,Y的数学期望存在但方差不存在,发散,例4P99T12设二维随机变量(X,Y)具有概率密度,(2)求Cov(X,Y),解:(1)先求fX(x),fY(y),求(1)X与Y是否相互独立。,X与Y不相互独立。,没有必要计算,Cov(XY)=0,例5已知随机变量(X,Y)服从二维正态分布,并且X和Y分别服从正态分布N(1,32)和N(0,42),X与Y的相关系数为-1/2,设Z=X/3+Y/2(1)求Z的数学期望E(Z)和方差D(Z);(2)求X与Z的相关系数.,解:(1)E(Z)=E(X)/3+E(Y)/2=1/3.,注意到D(X)=9,D(Y)=16,而,本题难点在于熟练掌握计算性质.,1、设随机变量X与Y独立,且X服从数学期望为1,标准差(均方差)为的正态分布,而Y服从标准正态分布,试求随机变量Z=2X-Y+3的概率密度函数.,解:由于Z为独立正态随机变量X与Y的线性组合,Z仍然服从正态分布,故只需确定Z的数学期望E(Z)和方差D(Z).,由期望和方差的性质:,所以Z服从正态分布N(5,9),从而得Z的概率密度函数为:,三、补充练习,P10020、某个单位设置一个电话总机,共有200个分机。设每个分机有5%的时间要使用外线通话,假定每个分机是否使用外线通话是相互独立。问总机要多少外线才能以90%的概率保证每个分机要使用外线通话时可供使用。,查表得,分析:设X表示同时要求使用外线的分机数,,由

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