六个常用随机变量的数学期望与方差

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第六章数学期望与方差

解引入随机变量 Xi ,
0, 在第 i 站没有人下车,
Xi
1,
在第 i 站有人下车,
则 X X1 X2 X10.
i 1,2,,10.
则有
P{ X i
0}
9
20
,
10
P{ X i
1}
1
9 20, 10
i 1,2,,10.
由此
E
(
X
i
)
1
9 10
20
,
i 1,2,.
得 E( X ) E( X1 X2 X10)
E( X1) E( X2 ) E( X10)
101
9 10
20
8.784(次).
*三、随机变量函数的数学期望
1. 离散型随机变量函数的数学期望设随机变量 X 的分布律为
X xk 1
0
1
P{X xk } pk p1
p2
p3
若 Y g( X ) X 2,求 E(Y ).
解先求 Y X 2 的分布律
Y X2
0
1
p
p2
p1 p3
2 p4
4 p4
则有 E(Y ) E(g( X )) E( X 2 )
0 p2 1 ( p1 p2 ) 4 p4
0 p2 (1)2 p1 12 p2 22 p4
一、随机变量方差的概念及性质
1. 概念的引入
方差是一个常用来体现随机变量取值分散程度的量.
实例有两批灯泡,其平均寿命都是 E(X)=1000小时.
•
• • • • • •• • •
O
1000
x
• •• • •
O

随机变量的期望和方差公式

随机变量的期望和方差公式随机变量的期望与方差是数学统计分析中经常被研究和使用的重要概念，它们是描述随机变量分布特性和表示它们在统计分析中的重要指标。

在本文中，我们将介绍随机变量期望和方差的概念及其相关数学公式，并举例说明。

首先，让我们来看一下随机变量的定义。

随机变量是一个描述某个系统性质的变量，它的取值在进行抽样的时候是未知的，而且每次抽样的结果都是不同的，因此它是一种随机的变量。

例如，我们可以通过抽样来表示某种游戏中获胜者的人数，这就是一个随机变量。

其次，让我们来讨论随机变量的期望和方差。

期望是指一个随机变量的期待值，它是描述一个随机变量的核心概念。

它可以用来表示随机变量的整体行为特征，以及可能出现的结果在一定范围内的可能性大小。

期望的数学表示形式为：E(X)=∑XiP(Xi)其中，E(X)为期望，X表示随机变量的取值，P(Xi)表示X取值Xi的概率。

方差是指随机变量的波动程度，它可以用来描述随机变量的取值与已知期望之间的偏差程度。

方差的数学表示形式为：Var(X)=E[(X-E(X))^2]其中，Var(X)表示方差，E(X)表示期望，X表示随机变量的取值。

现在让我们来举个例子，来说明这两个公式。

假设我们有一个抛硬币的实验，抛出正面的概率为0.5，反面的概率也为0.5。

那么，这个实验的期望值可以由以下公式得到：E(X)=0.5*1+0.5*(-1)=0这表示，我们预期在这个实验中获得正面和反面的概率是一样的，所以期望的最终结果是0。

同样，我们可以用方差的公式来计算这个实验的方差：Var(X)=E[(X-E(X))^2]=0.5*(1-0)^2+0.5*(-1-0)^2=1 这表示，我们预期在这个实验中获得正面和反面的结果有一定的差异，所以方差的最终结果是1。

总之，本文介绍了随机变量的期望和方差的概念以及其相关的数学公式，并举例说明了它们的用法。

我们可以利用它们来更好地描述随机变量，从而更全面地理解和掌握它们。

第四章随机变量的数学期望

1 dxdy y xe 2 x
x
x2 y2 2
dxdy
dy

e
x2 2
dx
ye
y2 2
1 dy 2

e
y2 2
y
xe
x2 2
dx

1

4.1.4
数学期望的性质
（1） EC＝C，(C为常数) （2） E(CX)＝CEX ，(C为常数) （3） E(X+Y)＝EX＋EY E(aX+b)＝aEX＋b， E(
2 2
2 2
2

0
(x ) e

( x )2 2 2
dx
( x )2 2 2
2 x 2 e 0 2 2 2
2 2

(x ) d 2 2
2
3 2 1 ( ) 2 2 2
4.2.3

EZ Eg ( X , Y ) g ( xi , y j ) pij
j 1 i 1
（2）若（X，Y）是二维连续型随机变量，有
EZ

g ( x , y ) f ( x , y ) dx dy
例1：设 X～B（n，p），求EX(X－1)。解：因X～B（n，p），则X的分布律为
1 x2 y2 f ( x, y ) exp{ } 2 2 1 x2 y2 E[max{ X , Y }] max{ X , Y }exp{ 2 }dxdy 2
1 2
1 2
x y
解：由题设，(X，Y)的联合密度为
ye

期望与方差公式汇总

期望与方差公式汇总
期望与方差是统计学中最基本的概念，它们是用来衡量随机变量分布特征的两个重要指标。

期望是概率分布的数学期望，它反映了随机变量的期望值，即随机变量取值的期望值。

期望的计算公式为：E(X)=∑xP(X)，其中x表示随机变量的取值，P(X)表示随机变量取值x
的概率。

方差是概率分布的数学期望，它反映了随机变量的变异程度，即随机变量取值的变异程度。

方差的计算公式为：D(X)=∑(x-E(X))^2P(X)，其中x表示随机变量的取值，E(X)表示随机
变量的期望值，P(X)表示随机变量取值x的概率。

期望与方差是统计学中最基本的概念，它们可以帮助我们了解随机变量的分布特征。

期望与方差的计算公式分别为E(X)=∑xP(X)和D(X)=∑(x-E(X))^2P(X)。

随机变量与期望方差

0.1 b=
0.4 .
归纳求离散型随机变量期望的步骤： ①、确定离散型随机变量可能的取值。
②、写出分布列，并检查分布列的正确与否。
③、求出期望。
例1、随机抛掷一个骰子，设随机变量ξ 为所得骰子的点数，
(1)求随机变量ξ 的概率分布律； (2)求Eξ 。解：（1）随机变量ξ的概率分布律为： x P(ξ =x) 1 1/6 2 1/6 3 1/6 4 1/6 5 1/6 6 1/6
解：(1) X～B（3，0.7）
X P 0 1
3
2
2
3
0.3
C 0.7 0.3
1 3
C 0.7 0.3
2 3 2
0.7
3
1 2 (2) EX 0 0.33 1 C3 0.7 0.32 2 C3 0.72 0.3 3 0.73
EX 2.1 3 0.7
k
…
pqk-1 …
q D 2 p
例4 有一批数量很大的产品,其次品率是 15%,对这批产品进行抽查,每次抽出1件, 如果抽出次品,则抽查终止,否则继续抽查, 直到抽出次品,但抽查次数最多不超过10 次.求抽查次数ξ的期望（结果保留三个有效数字）.
分析：（1）P（ξ=k）=0.85 k-1×0.15,（ k=1,2,…,9） k=10时,前9次取出的都是正品,第10次可能取出次品,也可能取出正品, 所以P（ξ=10）=0.859×（0.15+0.85）=0.859 （2）写出ξ的分布列,由概率分布可得
x 6 7 8 9 10 上海队员： P ( x ) 0 0.3 0.4 0.2 0.1
x 6 7 8 9 10 辽宁队员： P( x) 0.04 0.24 0.44 0.22 0.06

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。

六个常用分布的数学期望和方差

即
12
若随机变量X~U( a , b ),则
ab
(b a)2
E(X)
, D( X )
2
12
五.指数分布
随机变量X服从参数为λ的指数分布，其概率密度为：
f
(
x)
1
θ
e
x θ
0
x0 x0
E(X )
xf ( x)dx
x
1
e
x θ
dx
x
（ x）de θ
0
θ
0
（
x）e
x
x
e dx
X X1 X2 Xn
E( X ) E( X1 ) E( X 2 ) E( X n ) np
D( X ) D( X1 ) D( X 2 ) D( X n ) np(1 p)
即：若随机变量X~B( n , p ),则
E( X ) np，D( X ) np(1 p)
E[3( X 2 1)] 3E( X 2 ) 3
3{D( X ) [E( X )]2 } 3 33
例2.已知X和Y相互独立，且X在区间(1，5)上服从
均匀分布， Y ~ N (1,求9)(1, ) (X,Y)的联合概率密度;(2)
E(3X 4Y 2) , D(3X 4Y 2)
E( X ) xf ( x)dx
b
x
1
dx
a ba
1 x2 b
ba 2 a
ab 2
E( X 2 ) b x 2
1
b3 a3 dx
a 2 ab b2
a ba
3(b a)
3
D( X )
E( X 2 ) [E( X )]2

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,

六个常用随机变量的数学期望与方差(谷风教学)

x
1
e
x
θ
dx
（
x
x）de θ
0
θ
0
（
x）e
x
x
e dx
0
0
x
e
θ
0
沐风教育
9
E( X 2 )
x
2
f
(
x)dx
x2
1
x
eθ
dx
0
θ
（
x
2）de
x θ
0
（
x
2）e
x
x
2xe dx
0
0
（
2θx）de
x θ
0
（
2x）e
x
2
x
e dx
0
0
2
2
e
x
2θ 2 ， D( X ) E( X 2 ) [E( X )]2
E(3X 4Y 2) , D(3X 4Y 2)
解：（1）X在区间(1，5)上服从均匀分布, Y ~ N(1,9) ,
1
f
X
(
x)
4
0
1 x5 ,
其它
fY ( y)
3
1
2
( y1)2
e 18
,
y ,
沐风教育
14
由X和Y相互独立得：
f (x, y) f X (x) fY ( y)
0
θ2
即若随机变量X服从参数为θ的指数分布，则
E( X ) θ，D( X ) θ 2
沐风教育
10
六.正态分布
随机变量 X ~ N ( ，,其2概) 率密度为：
f (x)

期望与方差的概念及计算

期望与方差的概念及计算概率统计是应用最广泛的数学分支之一。

其中，期望和方差是两个极为重要的统计量。

他们体现了随机变量的特征和性质，为我们理解数据的特征提供了帮助。

本文将着重介绍期望和方差的概念及其计算方法。

一、期望的概念及计算期望，又称数学期望，是一个随机变量的平均值，其表现了样本空间中各种结果的权重平均值。

我们可以根据随机变量的取值和概率来求期望。

对于离散型随机变量，期望的计算公式为：E(X)=∑xiPi其中，xi是随机变量取得的各个值，Pi是相应的概率。

将每个xi乘以其对应的Pi，再求和，就可以得到该离散型随机变量的期望。

对于连续型随机变量，期望的计算公式为：E(X)= ∫xf(X)dx其中，f(X)是随机变量的概率密度函数。

同样，我们需要将随机变量的每个取值乘以该取值的密度函数值，再在整个样本空间上对其进行积分，即可得到该连续型随机变量的期望。

二、方差的概念及计算方差是随机变量与其期望之间偏离程度的一个度量。

方差越大，说明随机变量分布的波动范围越大。

方差的公式为：Var(X)= E[(X- μ)2] = E(X2)- [E(X)]2其中，μ是随机变量的期望值。

这个公式看起来比较复杂，我们可以简单地理解为：计算随机变量的每个取值与期望的距离的平方，再将这些平方值加起来，再除以总共的取值个数，就得到了方差的值。

那么，如何计算每个取值与期望的距离呢？我们可以借助离差的概念来处理这个问题。

离差，指的是随机变量每个取值与其期望值的差值。

利用离差的概念，我们可以将方差公式写为如下形式：Var(X)= ∑ (xi-μ)2Pi同样，对于连续型随机变量，其方差的计算公式为：Var(X)= ∫ (x-μ)2f(X)dx三、期望和方差的性质期望和方差是随机变量与概率密度函数之间的一个重要关系。

它们有以下几个基本性质：1. 常数的期望等于这个常数。

2. 线性组合的期望等于各个随机变量的期望的线性组合。

3. 期望的加法分配律。

随机变量的期望与方差

随机变量的期望与方差介绍本文将介绍随机变量的期望和方差的概念和计算方法。

随机变量是概率论中的重要概念，用于描述随机事件和概率分布。

期望和方差是随机变量的两个重要的统计特征，能够帮助我们了解随机变量的平均值和离散程度。

随机变量的期望随机变量的期望是对随机变量取值的平均值的度量，也可以理解为随机变量的加权平均。

对于离散型随机变量，期望可以通过将每个取值乘以其对应的概率，然后求和得到。

对于连续型随机变量，期望可以通过对其概率密度函数进行积分得到。

随机变量的方差随机变量的方差是衡量随机变量取值离散程度的指标。

方差越大，随机变量的值越分散；方差越小，随机变量的值越集中。

方差可以通过计算随机变量每个取值与其期望的差的平方，并乘以其对应的概率（或概率密度），再将其相加得到。

期望和方差的计算方法对于离散型随机变量，可以利用概率分布表或计算公式来计算期望和方差。

对于连续型随机变量，可以通过对其概率密度函数进行积分来计算期望和方差。

示例假设有一个离散型随机变量X，其取值和对应的概率如下：- X = 1，概率为0.2- X = 2，概率为0.3- X = 3，概率为0.5我们可以计算X的期望和方差：- 期望E(X) = (1 * 0.2) + (2 * 0.3) + (3 * 0.5) = 2.1- 方差Var(X) = ((1-2.1)^2 * 0.2) + ((2-2.1)^2 * 0.3) + ((3-2.1)^2 * 0.5) = 0.49总结随机变量的期望和方差是对随机变量平均值和离散程度的度量。

期望是对随机变量取值的加权平均，方差是衡量随机变量取值离散程度的指标。

期望和方差的计算方法根据随机变量的类型不同而有所差异。

概率论与数理统计PPT课件第四章数学期望与方差

回归分析
在回归分析中，数学期望和方差等统计指标用于描述因变量和自变量之间的关系，以及预测未来
的趋势。
假设检验
在假设检验中，数学期望和方差等统计指标用于比较两组数据或样本的差异，判断是否具有显著性。
方差分析
方差分析利用数学期望和方差等统计指标，分析不同组别或处理之间的差异，确定哪些因素对数据变化有显著影响。
质量控制
统计分析
在统计分析中，方差分析是一种常用的统计方法，通过比较不同组数据的方差，可以判断它们是否存在显著差异。
在生产过程中，方差用于度量产品质量波动的程度，通过控制产品质量指标的方差，可以提高产品质量稳定性。
03
期望与方差的关系
期望与方差的关系式
期望值是随机变量取值的平均数，表示随机变量的“中心趋势”
方差的性质
方差具有可加性
当两个随机变量相互独立时，它们组合而成的随机变量的方差等于它们各自方差的线性组合。
方差与期望值的关系
方差与期望值之间存在一定的关系，如方差等于期望值减去偏差的平方和再求平均值。
方差的应用
风险评估
在金融和经济学中，方差被用来度量投资组合的风险，通过计算投资组合中各个资产的方差和相关系数，可以评估投资组合的整体风险。
期望与方差的拓展
期望与方差在金融中的应用
金融风险评估
利用数学期望和方差计算金融资产的风险，评估投资组合的风险和回报。
资产定价
利用数学期望和方差等统计指标，对金融资产进行定价，确定其内在价值。
保险精算
通过数学期望和方差等统计方法，评估保险产品的风险和回报，制定合理的保费和赔付方案。
期望与方差在统计学中
期望与方差在其他领域的应用

概率论中的常见分布和期望与方差——概率论知识要点

概率论中的常见分布和期望与方差——概率论知识要点概率论是数学中的一个重要分支，研究随机现象的规律性。

在概率论中，常见的分布函数和概率密度函数描述了随机变量的分布规律，而期望和方差则是描述随机变量的中心位置和离散程度的重要指标。

本文将介绍概率论中的常见分布以及期望和方差的概念和计算方法。

一、离散型分布在概率论中，离散型分布描述了随机变量取有限个或可列个数值的概率分布。

以下是几个常见的离散型分布：1. 伯努利分布伯努利分布是最简单的离散型分布，描述了只有两个可能结果的随机试验，比如抛硬币的结果。

设随机变量X表示试验的结果，取值为1或0，表示成功或失败的情况。

伯努利分布的概率质量函数为：P(X=k) = p^k * (1-p)^(1-k)，其中k=0或1，p为成功的概率。

2. 二项分布二项分布描述了一系列独立的伯努利试验中成功的次数。

设随机变量X表示成功的次数，取值范围为0到n，n为试验的次数，p为每次试验成功的概率。

二项分布的概率质量函数为：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)，其中C(n,k)为组合数。

3. 泊松分布泊松分布描述了在一定时间或空间内随机事件发生的次数。

设随机变量X表示事件发生的次数，取值范围为0到无穷大。

泊松分布的概率质量函数为：P(X=k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!，其中λ为事件发生的平均次数。

二、连续型分布在概率论中，连续型分布描述了随机变量在某个区间内取值的概率分布。

以下是几个常见的连续型分布：1. 均匀分布均匀分布描述了随机变量在某个区间内取值的概率相等的情况。

设随机变量X 在[a, b]区间内取值，均匀分布的概率密度函数为：f(x) = 1 / (b-a)，其中a≤x≤b。

2. 正态分布正态分布是概率论中最重要的分布之一，也被称为高斯分布。

正态分布的概率密度函数为：f(x) = (1 / √(2πσ^2)) * e^(-(x-μ)^2 / (2σ^2))，其中μ为均值，σ为标准差。

连续型随机变量的数学期望与方差

η
b0
P p(b0 )x0
b1
p (b1 )x1
bn1
p(bn 1 )xn 1
n
E 与E 很接近，E = bi p(bi )xi
i 1
n
nn ,maxxi0 lim 如果 bi p(bi )xi的极限存在 n
i 1
bi p(bi )xi
xp(x)dx
E
i1
8
1、连续型随机变量的数学期望的定义
2、标准差的定义
D( )
11
3、方差的常用的计算公式
(1)D(
)
E[
E(
)]2
[x
E(
)]2
p( x)dx
根据数学期望(6)E( f ( ))
f (x)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
12
3、方差的常用的计算公式
(2)方差的简便计算公式
D( )=E（ 2） E（2 ）
5
4、方差的性质
(1)D(c) 0
(3)D( b) D( )
(2)D(k ) k 2D( ) (4)D(k b) k 2D( )
6
二、新课
（一）连续型随机变量ξ取值的数学期望
设连续型的概率密度函数y p(x)
在x轴上取很密的分点： y
19
4、方差的性质设 k ,b,c均为常数，则有
(1)D(c) 0
(2)D(k ) k 2D( ) (3)D( b) D( )
(4)D(k b) k 2D( )
20
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五、作业
• 课本第90页第5题

期望与方差的性质及应用

期望与方差的性质及应用期望与方差是概率论中两个重要的概念，用于描述一个随机变量的特征。

以下是对期望与方差的性质及其在实际应用中的一些例子。

1. 期望的性质期望是随机变量取值的加权平均，表示了变量的中心位置。

其性质如下：- 线性性质：对于两个随机变量X和Y，和常数a，b，有E(aX + bY) = aE(X) + bE(Y)。

这个性质是期望的一个重要特点，它使得我们可以将复杂的问题简化为线性组合。

- 常数性质：对于一个常数c，E(c) = c。

这表示常数的期望等于常数本身。

- 单调性：如果随机变量X和Y满足X ≤Y，那么E(X) ≤E(Y)。

这个性质说明了期望的顺序性。

2. 期望的应用- 对于离散型随机变量，期望的应用很广泛。

例如，我们可以用期望来求解投掷一枚骰子的平均点数，以及计算购买彩票的预期收益。

期望还可以用于计算游戏的平均盈亏。

- 在连续型随机变量中，期望可以用于计算概率密度函数下的面积。

例如，我们可以用期望来计算某个地区的平均降雨量，或者计算某个产品的平均寿命。

期望还可以用于求解连续概率分布的中位数和众数。

3. 方差的性质方差是随机变量与其期望之间差异的平方的期望，用于衡量变量的离散程度。

其性质如下：- 线性性质：对于两个随机变量X和Y，和常数a，b，有Var(aX + bY) = a^2Var(X) + b^2Var(Y)。

这个性质表示方差与常数放缩相关。

- 非负性：方差始终大于等于0，即Var(X) ≥0。

- 方差的开方称为标准差，它表示了随机变量的离散程度。

标准差越大，表示随机变量的取值越分散。

4. 方差的应用- 方差可以用于评估一个投资组合的风险。

在投资领域中，投资者往往希望选择一个方差较小的投资组合，以降低风险。

- 方差还可以用于评估统计模型的拟合程度。

在回归分析中，我们可以通过计算残差的方差来评估模型的质量。

- 方差还可以用于度量数据的波动性。

例如，股票市场中的波动性可通过计算股价的方差来进行衡量。

(完整版)随机变量的数学期望与方差

第9讲随机变量的数学期望与方差教学目的：1.掌握随机变量的数学期望及方差的定义。

2.熟练能计算随机变量的数学期望与方差。

教学重点：1．随机变量的数学期望2．随机变量函数的数学期望3．数学期望的性质4．方差的定义5．方差的性质教学难点：数学期望与方差的统计意义。

教学学时：2学时。

教学过程：第三章随机变量的数字特征§3.1 数学期望在前面的课程中，我们讨论了随机变量及其分布，如果知道了随机变量X 的概率分布，那么X 的全部概率特征也就知道了。

然而，在实际问题中，概率分布一般是较难确定的，而在一些实际应用中，人们并不需要知道随机变量的一切概率性质，只要知道它的某些数字特征就够了。

因此，在对随机变量的研究中，确定其某些数字特征是重要的，而在这些数字特征中，最常用的是随机变量的数学期望和方差。

1．离散随机变量的数学期望我们来看一个问题：某车间对工人的生产情况进行考察。

车工小张每天生产的废品数X 是一个随机变量，如何定义X 取值的平均值呢？若统计100天，32天没有出废品，30天每天出一件废品，17天每天出两件废品，21天每天出三件废品。

这样可以得到这100天中每天的平均废品数为27.1100213100172100301100320=⨯+⨯+⨯+⨯ 这个数能作为X 取值的平均值吗？可以想象，若另外统计100天，车工小张不出废品，出一件、二件、三件废品的天数与前面的100天一般不会完全相同，这另外100天每天的平均废品数也不一定是1.27。

对于一个随机变量X ，若它全部可能取的值是Λ,,21x x ，相应的概率为 Λ,,21P P ，则对X 作一系列观察(试验)所得X 的试验值的平均值是随机的。

但是，如果试验次数很大，出现k x 的频率会接近于K P ，于是试验值的平均值应接近∑∞=1k k k p x由此引入离散随机变量数学期望的定义。

定义1 设X 是离散随机变量，它的概率函数是Λ ,2 ,1,)()(====k P x X P x p K K k如果 ∑∞=1||k k k p x 收敛，定义X 的数学期望为∑∞==1)(k k k p x X E也就是说,离散随机变量的数学期望是一个绝对收敛的级数的和。

《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