数学期望e2x和ex的关系

池菊睿4372D(X)=E(x^2) - EX这个是什么公式,解说详细点... -
堵待建13814913952 ______ 应该是这个吧:D(X)=E(x²)-[E(X)]² 这是概率学里的公式 假设一组数据X: x1,x2,x3,…,x(n-1),xn. 另一组数据X': (x1)²,(x2)²,(x3)²,…,(x(n-1))²,(xn)² . E(X²)即为X'的期望(此处即为X'的平均值) E(X)即为A的期望(此处即为X'的平均值) D(X)为X的方差,且 D(X)=∑Pi[Xi-E(X)]²(i从1到n) 此处Pi为Xi的概率 且Pi=1/nD(X)=1/n ∴∑[Xi-E(X)]²① 将①式展开并整理即可得 D(X)=E(x²)-[E(X)]²

池菊睿4372密度函数怎么求期望
堵待建13814913952 ______ 密度函数求期望公式:DX=EX^2-(EX)^2.在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.在数学中,连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数.

池菊睿4372什么叫数学期望? -
堵待建13814913952 ______ 数学期望是概率论早期发展中就已产生的一个概念.当时研究的概率问题大多与赌博有关.假如某人在一局赌博中面临如下的情况:在总共m+n种等可能出现的结果中,有m种结果可赢得α,其余n种结果可赢得b), 则就是他在该局赌博中所能...

池菊睿4372ex怎么求
堵待建13814913952 ______ EX用公式EX=∫(-∞,+∞)xf(x)dx求得.EX是数学期望,在概率论和统计学中,数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.另外需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等.期望值是该变量输出值的平均数.期望值并不一定包含于变量的输出值集合里.大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值.

池菊睿4372某随机变量X的分布列如下:X 1 2 3P a 0.3 0.2则随机变量X的数学期望为______. -
堵待建13814913952 ______[答案] 根据所给分布列,可得a+0.3+0.2=1, ∴a=0.5 ∴EX=1*0.5+2*0.3+3*0.2=1.7 则随机变量X的数学期望为 1.7 故答案为:1.7

池菊睿4372设随机变量X服从参数为1的指数分布,则数学期望E{X+e - 2X}= - _ - . -
堵待建13814913952 ______[答案] ∵X服从参数为1的指数分布, ∴X的概率密度函数f(x)= e-x,x>00,x≤0, 且EX=1,DX=1, ∴Ee-2x= ∫+∞0e-2x•e-xdx=- 1 3e-3x |+∞0= 1 3, 于是:E(X+e-2X)=EX+Ee-2X=1+ 1 3= 4 3.

池菊睿4372已知期望ex怎么求ex2 -
堵待建13814913952 ______ 已知期望ex求ex2是(ex2)'=(ex2)*2x,在概率论和统计学中,数学期望亦简称期望,是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”—“期望值”也许与每一个结果都不相等.期望值是该变量输出值的平均数.期望值并不一定包含于变量的输出值集合里.大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值.

池菊睿4372连续型随机变量X密度函数为下图,求数学期望EX请问是不是用公式xf(x)dx积分,分别求,然后再相加? -
堵待建13814913952 ______[答案] 从密度函数对y轴的对称性,不用计算,可知数学期望:E(X) = 0. 若计算:E(X) = ∫(0,-1) X(1+X)dX + ∫(1,0) X(1-X)dX = 0.5X^2+X^3/3 |(0,-1) + 0.5X^2-X^3/3|(1,0)&n...

池菊睿4372懂数学期望和方差的来随机变量X满足E((x - 1)^2)=10,E((x - 2)^2)=6,求Ex Dx. -
堵待建13814913952 ______[答案] E(X^2)-2EX+1=10 E(X^2)-4EX+4=6 所以 EX=7/2 E(X^2)=16 D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2 =16-(7/2)^2

池菊睿4372均值、方差请问:DX=E(X - EX)∧2是怎么得来的?谢谢!
堵待建13814913952 ______ 这是方差的定义. EX是随机变量X的数学期望,可以理解为X的平均取值,|X-EX|大小可以描述X取值的分散程度,因为有绝对值记号,这会使我们进行解析处理的时候感到麻烦,所以我们用它的平方(X-EX)^2代替|X-EX|来描述X取值的分散程度,但是(X-EX)^2仍然是随机变量,它的取值还依赖于试验,因而我们用它的数学期望E(X-EX)^2代替它,E(X-EX)^2仅依赖于随机变量X,而与随机试验无关,这就是方差的由来.