随机变量的数字特征 契贝晓夫不等式_第1页
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文档简介

1、概率论，中南大学数所大学，概率统计课程组，3.5随机变量的数值特征，切比雪夫不等式，1，连续随机变量的数学期望，5，随机变量的方差6，随机变量的矩和切比雪夫不等式，3，数学期望的特征4，一些重要随机变量的数学期望，以及但是，这种完整的说明并不方便，在一些实际问题中，不需要对随机变量的分布进行全面调查，只知道随机变量分布的特定特性，因此不需要它的分布函数(概率分布，概率密度)。1.在评价特定地区粮食产量时，很多情况下只需要知道该地区的平均产量。2.研究水稻品种优劣时，经常有关心稻穗的平均稻穗数。3.检查棉质量的时候，也要注意纤维的平均长度，还要注意纤维长度和平均长度的偏差。平均长度大，偏差小，质

2、量更好。与随机变量相关的一些数值，不完全描述随机变量，但可以从某些方面描述随机变量的重要特征。这些数字特征在理论和实际上都有重要意义。本章介绍了连续随机变量(如数学期望、方差和力矩)的一般数值特征。1，连续随机变量的数学期望值，下降到间隔xi，Xi 1的概率为：此时，概率分布可以视为的离散近似，遵循上述分布的离散随机变量的数学期望值可以是：(1)连续随机变量的数学期望值的定义，(2)数学期望值的计算，解决方案，测试次数多时，的观察的算术平均值在E()附近摆动，数学期望值在期望值(Expected)，(3)数学期望的意义，第二，随机变量的函数的数学期望，定理1:一维情况，离散，连续，随机变量的函数，设定，概率密度，原因是解，定理2:二维情况，离散，连续，连续随机变量，c是常数，(1)均匀分布(2)正态分布(3)指数分布，4，一些重要随

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