数学期望与方差

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数学期望和方差

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12
10 50
则这 50 个零件的平均直径为
D k P( X k ) kpk 10.14
k 8 k 8
称之为这 5 个数字的加权平均,数学期望的概念源于此.
第四章
数学期望和方差
数学期望的定义
定义1.1 设离散型随机变量X 的概率分布为

证明令g ( x ) x f ( x ).
g(x)是奇函数.
t f ( t )dt g ( t )dt .

( x ) f ( x )dx (令t x )

( x ) f ( x )dx f ( x )dx
E ( X ) xf ( x)dx

注意：随机变量的数学期望的本质就是加权平均数，它是一个数，不再是随机变量。
第四章
数学期望和方差
常见连续型分布的数学期望 (5)指数分布E()
随机变量X的密度为：
第四章
数学期望和方差
第四章
数学期望和方差
定理1 设X的数学期望有限, 概率密度f (x) 关于
8 8
9 10 11 12 7 15 10 10 50
则这 50 个零件的平均直径为
8 8 9 7 1015 1110 1210 50 10.14cm
第四章
数学期望和方差
换个角度看,从这50个零件中任取一个,它的尺寸为随机变量X , 则X 的概率分布为 X P 8
对称， f ( x ) f ( x ), 则E ( X ) .

数学期望和方差

数学期望和方差
第四章数学期望和方差
本章内容
随机变量的平均取值 —— 数学期望随机变量取值平均偏离平均值的情况 —— 方差描述两个随机变量之间的某种关
系的数 —— 协方差与相关系数
第四章数学期望和方差
§4.1 数学期望
引例:测量 50 个圆柱形零件直径(见下表)
尺寸（cm） 8 9 10 11 12 数量（个） 8 7 15 10 10 50
E(X) kC n kpk(1p)nk
k0
n
k
n!
pk(1p)nk
k1 k!(nk)!
nn p(n 1 )!p k 1 (1 p )(n 1 ) (k 1 )
k 1 (k 1 )(n ! k )!
n1
npCn k1pk(1p)(n1)k np
k0
第四章数学期望和方差
(3)泊松分布
E i n1aiXiC i n1aiE (Xi)C
当X ,Y 相互独立时，
E (X Y ) = E (X )E (Y ) .
第四章数学期望和方差
注：性质 4 的逆命题不成立，即若E (X Y) = E(X)E(Y)，X ,Y 不一定相互独立.
反例
pij X -1
Y
-1
18
0
18
第四章数学期望和方差
若X ≥0，且EX 存在，则EX ≥0.
证明：设 X 为连续型，密度函数为f (x), 则由X ≥0 得：
f(x)0, x0,
所以
E Xxf(x )d xxf(x )d x 0 .
0
推论: 若 X ≤Y，则 EX ≤EY.
证明：由已知 Y-X≥0，则 E(Y-X) ≥0. 而E(Y-X)=E(Y)-E(X), 所以，E(X) ≤E(Y).

常用分布的数学期望及方差

方差的性质
方差具有可加性
对于两个独立的随机变量X和Y，有Var(X+Y) = Var(X) + Var(Y)。
方差具有对称性
对于一个常数a和随机变量X，有Var(aX) = |a|^2 * Var(X)。
方差具有非负性
对于随机变量X，有Var(X) >= 0，其中 Var(X) = 0当且仅当X是一个常数。
05 数学期望与方差的应用
在统计学中的应用
描述性统计
数学期望和方差用于描述一组数据的中心趋势和离散程度，帮助我们了解数据的基本特征。
参数估计
通过样本数据的数学期望和方差，可以对总体参数进行估计，如均值和方差的无偏估计。
假设检验
在假设检验中，数学期望和方差用于构建检验统计量，判断原假设是否成立。
常见分布的数学期望
均匀分布的数学期望为
$E(X) = frac{a+b}{2}$，其中a和b是均匀分布的下限和上限。
柯西分布的数学期望为
$E(X) = frac{pi}{beta} sinh(frac{1}{beta})$，其中β是柯西分布的参数。
拉普拉斯分布的数学期望为
$E(X) = frac{beta}{pi} tan(frac{pi}{beta})$，其中β是拉普拉斯分布的参数。
03
泊松分布
正态分布是一种常见的连续型随机变量分布，其方差记作σ²。正态分布的方差描述了随机变量取值的分散程度。
二项分布是一种离散型随机变量分布，用于描述在n次独立重复的伯努利试验中成功的次数。其方差记作σ²，且σ² = np(1-p)，其中n是试验次数，p是单次试验成功的概率。
泊松分布是一种离散型随机变量分布，用于描述在一段时间内随机事件发生的次数。其方差记作σ²，且σ² = λ，其中 λ是随机事件发生的平均速率。

数学期望与方差

因此，在对随机变量的研究中，确定某些数字特征是重要的 .在这些数字特征中，最常用的是数学期望、方差、协方差和相关系数
第四章随机变量Biblioteka 数字特征第一节随机变量的数学期望
一、数学期望的概念
二、随机变量函数的数学期望三、数学期望的性质
四、应用实例
下回
停
一、数学期望的概念
1. 问题的提出 1654年, 一个名叫德.梅尔的贵族就“两个赌徒约定赌若干局, 且谁先赢 c 局便算赢家, 若在一赌徒胜a局 (a<c), 另一赌徒胜b局(b<c)时便终止赌博, 问应如何分赌本” 为题求教于帕斯卡, 帕斯卡与费马通信讨论这一问题, 于1654 年共同建立了概率论的第一个基本概念 — 数学期望
0 . 3 0 .1 0 . 6
8 9 10
乙射手
0 .2 0 .5 0 .3
试问哪个射手技术较好?
解运动员的水平是通过其平均水平来衡量的, 因而甲、乙两射手的平均水平分别为
甲 : 8 0.3 9 0.1 10 0.6 9.3(环) , 乙 : 8 0.2 9 0.5 10 0.3 9.1(环), 故甲射手的技术比较好.
若级数 xk pk 绝对收敛, 即 xk pk , 则称
级数 xk pk 的和为随机变量 X 的数学期望,
k 1 k 1
k 1

PX xk pk , k 1,2,.

记为EX, 即 E X
k 1
xk pk .

比如
X的分布律为
正态分布指数分布

1 λ
λe λx , x 0 p x x0 0,

数学期望和方差

第四章
数学期望和方差
第四章数学期望和方差
分布函数能够完整地描述随机变量的统计特性，但在实际问题中，随机变量的分布函数较难确定，而它的一些数字特征较易确定．并且在很多实际问题中，只需知道随机变量的某些数字特征也就够了.
另一方面，对于一些常用的重要分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布等，只要知道了它们的某些数字特征，就能完全确定其具体的分布.
8 8
9 10 11 12 7 15 10 10 50
则这 50 个零件的平均直径为
8 8 9 7 1015 1110 1210 50 10.14cm
第四章
数学期望和方差
换个角度看,从这50个零件中任取一个,它的尺寸为随机变量X , 则X 的概率分布为 X P 8

x
| x| 但 | x | f ( x ) dx dx 发散. 2 (1 x )
它的数学期望不存在.
注：虽然f(x)是偶函数，但不能用定理1.1.
第四章
数学期望和方差
§4.2 数学期望的性质
设已知随机变量X的分布，我们需要计算的不是X的数学期望，而是X的某个函数的数学期望，比如说g(X)的数学期望. 那么应该如何计算呢？更一般的，已知随机向量(X1 , X2 …,Xn ) 的联合分布， Y= g(X1, X2 …,Xn ) 是 (X1 , X2 …,Xn ) 的函数, 需要计算Y 的数学期望，应该如何计算呢？我们下面就来处理这个问题.
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则这 50 个零件的平均直径为

各个分布的数学期望和方差

各个分布的数学期望和方差
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的
平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。

因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。

样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数为样本方差；样本方差的算术平方
根为样本标准差。

样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样
本标准差越大，样本数据的波动就越大。

方差和标准差为测算线性趋势最重要、最常用的指标，它就是测算数值型数据线性程
度的最重要的方法。

标准差为方差的算术平方根，用s则表示。

连续型随机变量的数学期望与方差

(1)D( )
E[
E( )]2
[x
E( )]2
p( x)dx
(2)方差的简便计算公式
D( )=E（ 2） E（2 ）
x2 p(x)dx
x p( x)dx
例2 随机变量的概率密度函数
6x(1 x)，当0 x 1
p(x)
0
当x 0或x 1时
求随机变量的方差。
12
4、方差的性质设 k ,b,c均为常数，则有
E( ) xp(x)dx
15
2、数学期望的性质
(1)EaX b aEX b
(2)EaX aEX
(3)EX b EX b
(4)Eb b
(5)EX Y EX EY
(6)E( f ( )) f (x)p(x)dx
(6)E f ( ) f (xk )PK
k
16
（二）连续型随机变量ξ取值的方差
(1)D(c) 0
(2)D(k ) k 2D( ) (3)D( b) D( )
(4)D(k b) k 2D( )
13
下页
三、练习
• 课本第90页第6题
14
四、小结（一）连续型随机变量ξ取值的数学期望
1、连续型随机变量的数学期望的定义 p(x) 设连续型随机变量的密度函数为
若积分 xp(x绝)d对x 收敛，则的数学期望为：
x0 x1 x2 L xn
xi xi1 xi
b i
【xi
,
xi
）
+1
y p(x)
o
x0b0 x1 xi bi xi1
xn x
6
连续型随机变量ξ的概率分布
ξ 【x0 , x1）【x1, x2）

数学期望与方差

x
4,
x x

0 0
则 P{X 1}
1
pX (x)d x
寿命不超过1年的概率＝出售的设备在售出

11
-
e
x 4
dx

1

1
e4
04
一年之内调换的概率
PX

1

1
e4
寿命超过1年的概率＝不需调换的概率
因此出售一台设备净赢利Y 的分布律为
Y 100 100 300
内容小结
1. 数学期望是一个实数, 而非变量, 它是一种
加权平均, 与一般的平均值不同, 它从本质上
体现了随机变量 X 取可能值的真正的平均值.
2. 数学期望的性质
10 EC C;

20 ECX CX ;
30
E

n
ai
i 1
Xi

k1 k![(n 1) (k 1)]!
n1
np
(n 1)!
p qi (n1)i
i0 i![(n 1) i]!
n1
np Cni 1 p i q n1i i0
np np( p q)n1
(3) Poisson 分布： X ~ P()
E( X ) k k e e k1
10 100
X
X ki.
k 1 i1
17
例5.（续）
而X ki服从 p ek 的( 0 — 1)分布，E( X ki ) ek . i 1,2,,100, 所以
10 100
10
E(X )
E( X ki ) 100ek

常见分布的数学期望和方差

e x , x 0
f (x) 0, x0
E( X )
xf ( x)dx
x ex dx
0
x de x
0
xex
0
exdx
0
1
ex
0
1
.
14
2. 指数分布 X ~ E() .
E( X )
1
，D( X )
1
2
E( X 2 ) x 2 f ( x) dx x 2 ex dx
一、常见离散型分布的数学期望和方差
1. 0-1分布 X 0 1
P 1 p p
E( X ) 0(1 p) 1 p p . E( X 2 ) 02 (1 p) 12 p p ， D( X ) E( X 2 ) [E( X )]2 p p2 p(1 p) .
E( X ) p D( X ) p(1 p)
2
方差
正态分布
f (x)
1
e ， ( x )2 2 2
x
2
( 0)
2
例1
设X
~
N
(
1
,
2 1
)
，Y
~
N
(2ຫໍສະໝຸດ ,2 2)
，且X ,Y
相互
独立，则 E( XY )
， D( XY )
.
解 E( XY ) 12 ,
D( XY ) E[( XY )2 ] [E( XY )]2
[D( X ) (EX )2 ][D(Y ) (EY )2 ] (12 )2
D. D(2 X 1) 4np(1 p)
解选
例2 设(D随).机变量X ,Y 相互独立且分布相同，则 X Y
与 2X 的关系是则( ).

数学期望与方差的运算性质

数学期望与方差的运算性质教程一：复习公式离散随机变量(),(,)(,)(,)(,)i j ij i j ij i jP X Y a b p Eh X Y h a b p ==→=∑连续随机变量()()()2,~,(,)(,),R f x y Eg g x y f x y dxdy ξηξη→=⎰⎰二：期望运算性质()E aX bY c aEX bEY c ++=++应用例题、袋中装有m 个不同色小球，有返回取球n 次，出现X 种不同颜色，求EX 解答：用i X ⎧=⎨⎩１第ｉ颜色球在n次取球中出现０第ｉ颜色球在n次取球中没出现，则m X X X ++= 1由于()()1101,111,n ni i P X P X m m ⎛⎫⎛⎫==-==-- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭()111/ni EX m =--，()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--==++=∑=nmi i m m m EX X X E EX 11111三、协方差：若,EX EY θμ==，()()cov(,)X Y E X Y θμ=--⎡⎤⎣⎦称为随机变量X 、Y 的协方差.covariance()()cov(,)X Y E X Y θμ=--⎡⎤⎣⎦()()()()()()()()()()()EYEX XY E XY E XY E Y E X E XY E E Y E X E XY E Y X XY E ⨯-=-=+--=+--=+-+-+=+--=θμθμθμμθθμθμθμθμθμθμ 例题：害虫一生产卵个数X 服从参数为λ的Ｐｏｉｓｓｏｎ分布，若每个卵能孵化成下一代的概率都是p ，假定害虫后代个数为Y ，求cov(,)X Y解答：(,)()()(1)!i i jj ji j i e P X i Y j P X i P Y j X i C p p i λλ-≥-=======-!(1)(1)!!()!!()!i i j i j j i j e i e p p p p i j i j j i j λλλλ----=-=---000(,)(1)!()!i ij i ji j i i j e EXY ijP X i Y j ij p p j i j λλ-∞∞-=≤======--∑∑∑∑000(,)(1)!()!iij i j i j i i j e EX iP X i Y j i p p j i j λλ-∞∞-=≤======--∑∑∑∑000(,)(1)!()!iij i j i j i i j e EY jP X i Y j j p p j i j λλ-∞∞-=≤======--∑∑∑∑clear clcsyms i j p lamda positiveEXY=symsum(symsum(i*j*exp(-lamda)*lamda^i/gamma(j+1)/gamma(i-j+1)*p^j*(1-p)^(i-j),j,0,i),i,0,inf)EX=symsum(symsum(i*exp(-lamda)*lamda^i/gamma(j+1)/gamma(i-j+1)*p^j*(1-p)^(i-j),j,0,i),i,0,inf)EY=symsum(symsum(j*exp(-lamda)*lamda^i/gamma(j+1)/gamma(i-j+1)*p^j*(1-p)^(i-j),j,0,i),i,0,inf)cov=simple(EXY-EX*EY); cov EXY =p*lamda*(lamda+1) EX = lamda EY = lamda*p cov = lamda*p可以看到，协方差不为０例题：P180 3.4.8()[0,1][0,2],~(,)1/3()(,)f x y x y I x y ξη⨯=+，求(238)Var X Y -+syms x y positivemoment1=int(int((2*x-3*y+8)*1/3*(x+y),x,0,1),y,0,2); moment2=int(int((2*x-3*y+8)^2*1/3*(x+y),x,0,1),y,0,2); Var=moment2-moment1^2 Var = 245/81协方差计算公式()()()(),cov(,)EX a EY bX Y E X EX E Y EY E X a E Y b ===--=--()()()()E XY aY bX ab E XY aE Y bE X ab =--+=--+ ()E XY ab ba ab =--+ ()()()E XY E X E Y =-注：Ｙ＝Ｘ时得到什么公式？例题：若随机变量,X Y 独立，求它们的协方差解答：,EX EY θμ==，因为,X Y 独立，所以X Y θμ--、也相互独立()()()()cov(,)0X Y E X Y E X E Y θμθμ=--=-⨯-=⎡⎤⎣⎦注：相互独立随机变量协方差为０的逆命题不成立，如，假定随机变量~(1,1)X U -，则显然2cov(,)0X X =，但是2X X 、不独立四、协方差和方差性质１：协方差是方差推广，方差是特殊协方差cov(,)()X X Var X =，cov(,)0X c =，cov(,)cov(,)X Y Y X =1111cov(,)cov(,)m n m ni i j j i j i j i j i j c X d Y c d X Y =====∑∑∑∑特殊地11111()cov(,)cov(,)mmmmmi i i i j i i i i j Var X X X X X =======∑∑∑∑∑111cov(,)cov(,)cov(,)m m m i j i j i i i j i j i X X X X X X ===≠⎡⎤==+⎢⎥⎣⎦∑∑∑∑1cov(,)()mi j i i j i X X Var X =≠⎡⎤=+⎢⎥⎣⎦∑∑11cov(,)()mmi j i i i j i X X Var X ==≠⎡⎤=+⎢⎥⎣⎦∑∑∑12cov(,)()mi j i i j iX X Var X =>=+∑∑特别地121212()()()2cov(,)Var X X Var X Var X X X +=++121212112212()cov(,)cov(,)cov(,)Var X X X X X X X X X X X X -=--=-+-- 11122122cov(,)cov(,)cov(,)cov(,)X X X X X X X X =+-+-+-- 11122122cov(,)cov(,)cov(,)cov(,)X X X X X X X X =+-+-+-- 1122122()cov(,)cov(,)cov(,)Var X X X X X X X =---- 1121222()cov(,)cov(,)cov(,)Var X X X X X X X =--+ 1212()()2cov(,)Var X Var X X X =+-这个结论说明，一般，和的方差并不等于方差之和定理：若随机变量1,,n X X 相互独立，则111()2cov(,)()()nnni i j i i i i i j iVar X X X Var X Var X ===>=+=∑∑∑∑。

条件数学期望与条件方差

（） 2 C1 , C2为常数，且E ( X i | Y y) 存在，则 E (C1 X1 C2 X 2 | Y y) C1E ( X1 | Y y) C2 E ( X 2 | Y y)
（3）E[ E( X | Y )] EX
Proof (1)(2)性质与普通数学期望证明是一样的

xp X Y ( x y ) pY ( y )dxdy
EX
定理2. X,Y为r.v.,EX, EY, Eg(Y )存在, 则 (1) X, Y独立,有E(Y|X)=EY; (2) E(g(X)Y|X)=g(X)E(Y|X);
(3) E(c|X)=c;
(4) E(g(X)|X)= g(X); (5) E{Y-E(Y|X)}2E{Y- g(X)}2;
定义设随机变量X与Y的联合分布律为
P{X xi , Y y j } ＝pij , i, j 1, 2,
E ( X | Y y j )＝ xi
i 1
pij p. j
, j 1, 2,
E (Y | X xi )＝ y j
i 1

pij pi.
, i 1, 2,
1 212 (1 2 )
1 21 1 2
[ x 1 ( y 2 ) y) 1 同理E (Y X x) 2
1 2 2 1
( y 2 ) ( x 1 )
二、条件方差 1、定义
E{[Y E(Y | X )]2 | X }存在, 称之为随机变量X
条件下随机变量Y的条件方差，记为 D(Y | X ) 2、条件方差的性质
D(Y | X ) E{Y | X E (Y | X ) }

正态分布数学期望和方差

正态分布数学期望和方差
正态分布的期望和方差：求期望：ξ，期望：Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn。

方差；s²，方差公式：s²=1/n[（x1-x）²+（x2-x）²+……+（xn-x）²]（x上有“-”）。

正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由A。

棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。

C。

F。

高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。

P。

S。

拉普拉斯和高斯研究了它的性质。

是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

方差
方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程
度的度量。

概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。

在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。

概率论第五章数学期望和方差

0
=
1 5λ
.
(b)Z = max(X1, X2, . . . , X5) 表示 5 台计算机都被感染病毒的时间, P (Z > z) = 1 − P (Z ≤ z) = 1 − P (X1 ≤ z, . . . , X5 ≤ z) = 1 − P (X1 ≤ z)5 = 1 − (1 − exp(−zλ))5, 故 5 台计算机都被病毒感染前的时间期望为
exp?t2exp?t20即得y?e120bey112020vary11202400537解设过生日的分摊的费用为x不过生日的分摊的费用为y则2x5y?要使得分摊公平故在这六次生日中每人分摊的费用是相等的即5?6xy4?6由以上两式可解得x?42y4?21
第五章数学期望和方差
5.1 解因为这个家庭是随机抽取的, 故这个小区的每个家庭的年平均收入也为 a 元.
EX
=
9
E(
i=1
Xi)
=
9 i=1
E(Xi)
=
9
×
(1
−
838 938
).
5.17 解 (a) 设 Xi 表示第 i 台计算机被感染病毒前的时间, i = 1, 2, 3, 4, 5
则 P (Xi > y) =
∞ y
λ
exp(−xλ)dx
=
exp(−yλ),
Y = min(X1, X2, X3, X4, X5) 表示首台计算机被感染病毒前的时间,
5.2 解所以 E(X)
设X = [3 ×
表示盈利金额, 则 P (X = 3 × 106 × 0.8 − 1) =
106
×
0.8
−
1]
×
1 107

概率论中的期望与方差

概率论中的期望与方差概率论是一门研究随机现象的数学理论。

在概率论中，期望和方差是两个重要的概念。

本文将围绕这两个概念展开阐述，并探讨它们在概率论中的应用。

一、期望的定义与性质期望是对随机变量的平均值的度量，反映了随机变量的平均水平。

设随机变量X的分布律为P(X=x)，则X的期望E(X)定义为∑[x·P(X=x)]。

期望具有线性性质，即对于任意常数a和b，E(aX+b)=aE(X)+b。

期望在概率论中有着广泛的应用。

在统计学中，期望被用于描述样本均值的性质。

在金融领域，期望被用于计算资产收益的预期值。

在工程学中，期望被用于评估系统的性能。

二、方差的定义与性质方差用于衡量随机变量的离散程度。

设随机变量X的分布律为P(X=x)，则X的方差Var(X)定义为∑[(x-E(X))^2·P(X=x)]。

方差的算术平方根称为标准差。

方差的计算是概率论中的重要内容。

方差衡量了随机变量与其期望之间的差异程度，越大表示随机变量值的分散程度越大。

方差的应用包括金融学中的风险度量、质量控制中的异常度量等。

三、期望与方差的关系期望和方差是概率论中两个紧密相关的概念。

根据方差的定义可得，Var(X)=E[(X-E(X))^2]。

这说明方差是对随机变量离散程度的度量，同时也可以看作是随机变量与其期望之差的平方的期望。

期望和方差之间存在一定的关系。

例如，对于两个独立随机变量X和Y，有Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)。

这个性质被称为方差的可加性。

另外，若常数a和b分别为aX和bY的系数，则Var(aX+bY)=a^2·Var(X)+b^2·Var(Y)。

四、期望与方差的应用期望和方差在概率论中有着广泛的应用。

以期望为例，它可以用于计算随机变量的平均值，进而评估随机事件的结果。

在统计学中，期望被用于估计总体参数，如样本均值是总体均值的无偏估计。

方差的应用也是多种多样的。

在金融学中，方差被用于度量资产的风险程度。

常见分布的数学期望与方差

If X
P ( ), then
D(X )
二、常见的连续型随机变量的数学期望与方差
1.均匀分布的方差
分布密度
1 f (x) b a 0 a x b 其它
E(X )
3 b a 2
1 2
(a b)
2
方差
E(X
2
)

b a
x
2
b a
2
dx
”；此后十年间，航空事业获得较快发展。
筹办航空事宜
处
三、从驿传到邮政 1．邮政
(1)初办邮政： 1896年成立“大清邮政局”，此后又设
邮传部邮传正式脱离海关。
，
(2)进一步发展：1913年，北洋政府宣布裁撤全部驿站； 1920年，中国首次参加万国邮联大会。
2．电讯 (1)开端：1877年，福建巡抚在办电报的开端。 (2)特点：进程曲折，发展缓慢，直到20世纪30年代情况才发生变化。 3．交通通讯变化的影响
2

1

2
常见分布及其期望和方差列表
分布名称数学期望E（X）方差D（X）
p np
0-1分布
二项分布泊松分布
pq
npq

a b 2

(b a ) 12
2
均匀分布
正态分布指数分布

1

2
1

2
历史ⅱ岳麓版第13课交通与通讯的变化资料
精品课件欢迎使用
[自读教材· 填要点] 一、铁路，更多的铁路 1．地位
铁路是
交通运输建设的重点，便于国计民生，成为国民经济
发展的动脉。 2．出现 1881年，中国自建的第一条铁路——唐山路建成通车。 1888年，宫廷专用铁路落成。至胥各庄铁开平

数学期望和方差.ppt

第四章数学期望和方差
(2) 二项分布
X的取值为0,1,…,n. 且
P(X=k)=
n
Cnk
pk
(1-p)n-k,
k= 0, 1, …, n.
E(X) kC n kpk(1p)nk
k0
n
k
n!
pk(1p)nk
k1 k!(nk)!
nn p(n 1 )!p k 1 (1 p )(n 1 ) (k 1 )

k 1 e
k 1 ( k 1)!
k e k0 k!

(4)几何分布
第四章数学期望和方差
X的可能取值为1,2,…, 且 P(X=k)= qk-1 p, k= 1,2,…. p+q=1.
第四章数学期望和方差

E (X ) kkp kpk q 1p kq k 1
第四章数学期望和方差
解：设X为停止检查时，抽样的件数，则X 的可能取值为1,2,…,n，且
P{Xk} q qn k 1 1,p,
k1,2,,n1; kn.
其中 q1p，于是
n1
E(X) kqk1pnqn1
k1
第四章数学期望和方差
n1
E(X) kqk1(1q)nqn1
k 1 (k 1 )(n ! k )!
n1
npCn k1pk(1p)(n1)k np
k0
第四章数学期望和方差
(3)泊松分布
X的可能取值为0,1,2,…，且
P(Xk)ke,k0,1,2,,
k!

k
E(X) kk p k
k0

《数学期望与方差》课件

二项分布期望
对于二项分布，可以直接使用公式计算期望值。
方差的计算技巧
定义法
根据方差的定义，利用概率和数学公式进行计算。
性质法
利用方差的非负性、方差的加法性质和方差的常数性质简化计算。
随机变量函数的方差
通过随机变量函数的概率分布计算方差。
二项分布方差
对于二项分布，可以直接使用公式计算方差值。
Excel计算
在Excel中，可以使用"DEVSQ"函数来计算方差，该函数会自动处理数据点的数量和每个数据点与均值之差的平方。
方差的应用
数据分析
方差可以用来分析数据的分散程度，从而了解数据的稳定性、可靠性等方面的情况。
质量控制
在生产过程中，方差可以用来衡量产品质量的一致性和稳定性，通过控制生产过程中各种因素的影响，降低产品质量的波动。
风险评估
在金融和投资领域，方差被用来评估投资组合的风险，通过计算投资组合收益率的方差和标准差等指标，投资者可以了解投资组合的风险情况。
社会科学研究
在社会学、心理学、经济学等社会科学研究中，方差可以用来分析调查数据的分散程度，从而了解群体内部的差异和分布情况。
数学期望与方差的
03
关系
数学期望与方差的联系
方差的期望值性质
Var(E(X|Y))=E(Var(X|Y))。
方差的非负性质
Var(X)≥0，当且仅当X是常数时等号成立。
期望与方差的性质和定理在实际问题中的应用
在金融领域，期望和方差用于评估投资组合的风险和预期收益。通过计算期望收益和方差，投资者可以了解投资组合
的预期表现和风险水平。
在统计学中，期望和方差用于描述数据的集中趋势和离散程度。例如，在计算平均数和标准差时，期望和方差是重要

数学期望与方差

数学期望和方差

数学期望和方差

常用分布的数学期望及方差

数学期望与方差

数学期望和方差

各个分布的数学期望和方差

连续型随机变量的数学期望与方差

数学期望与方差

常见分布的数学期望和方差

数学期望与方差的运算性质

条件数学期望与条件方差

正态分布数学期望和方差

概率论 第五章数学期望和方差

概率论中的期望与方差

常见分布的数学期望与方差

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《数学期望与方差》课件

概率论第五章数学期望和方差