《数学期望》PPT课件
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《数学期望》课件
注意事项
在计算过程中需要注意积分的上下 限以及概率密度函数的取值范围。
连续型随机变量的数学期望的性质
01
02
03
非负性
E(X) ≥ 0,即数学期望的 值总是非负的。
可加性
如果X和Y是两个独立的随 机变量,那么E(X+Y) = E(X) + E(Y)。
线性性质
如果a和b是常数,那么 E(aX+b) = aE(X)+b。
方差是数学期望的度量,表示随机变量取值 与数学期望的偏离程度。
04
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连续型随机变量的数学期望
连续型随机变量的定义
连续型随机变量
如果一个随机变量X的所有可能 取值是实数轴上的一个区间变量。
概率密度函数
描述连续型随机变量X在各个点 上取值的概率分布情况,其数学
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目 录
• 引言 • 数学期望的基本性质 • 离散型随机变量的数学期望 • 连续型随机变量的数学期望 • 数学期望的应用 • 总结与展望
01
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引言
数学期望的定义
数学期望是概率论和统计学中的 一个重要概念,它表示随机变量
取值的平均数或加权平均数。
数学期望的定义基于概率论的基 本原理,通过将每个可能的结果 与其对应的概率相乘,然后将这
些乘积相加得到。
数学期望具有一些重要的性质, 如线性性质、期望值不变性质等 ,这些性质在概率论和统计学中
有着广泛的应用。
数学期望的起源和历史
数学期望的起源可以追溯到17世纪,当时的一些数学家开始研究概率论和统计学中 的一些基本概念。
通过计算投资组合的数学期望, 我们可以了解投资组合的预期收 益,从而制定更加合理的投资策
在计算过程中需要注意积分的上下 限以及概率密度函数的取值范围。
连续型随机变量的数学期望的性质
01
02
03
非负性
E(X) ≥ 0,即数学期望的 值总是非负的。
可加性
如果X和Y是两个独立的随 机变量,那么E(X+Y) = E(X) + E(Y)。
线性性质
如果a和b是常数,那么 E(aX+b) = aE(X)+b。
方差是数学期望的度量,表示随机变量取值 与数学期望的偏离程度。
04
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连续型随机变量的数学期望
连续型随机变量的定义
连续型随机变量
如果一个随机变量X的所有可能 取值是实数轴上的一个区间变量。
概率密度函数
描述连续型随机变量X在各个点 上取值的概率分布情况,其数学
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目 录
• 引言 • 数学期望的基本性质 • 离散型随机变量的数学期望 • 连续型随机变量的数学期望 • 数学期望的应用 • 总结与展望
01
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引言
数学期望的定义
数学期望是概率论和统计学中的 一个重要概念,它表示随机变量
取值的平均数或加权平均数。
数学期望的定义基于概率论的基 本原理,通过将每个可能的结果 与其对应的概率相乘,然后将这
些乘积相加得到。
数学期望具有一些重要的性质, 如线性性质、期望值不变性质等 ,这些性质在概率论和统计学中
有着广泛的应用。
数学期望的起源和历史
数学期望的起源可以追溯到17世纪,当时的一些数学家开始研究概率论和统计学中 的一些基本概念。
通过计算投资组合的数学期望, 我们可以了解投资组合的预期收 益,从而制定更加合理的投资策
《数学期望》课件
《数学期望》PPT课件
欢迎来到《数学期望》PPT课件。从定义到应用,本课程将为您全面介绍数学 期望的相关知识。
什么是数学期望
1 定义
数学期望是随机变量取值的加权平均数,是 一个平均性的数值特征。
2 意义
数学期望能够用来描述随机变量的中心位置, 是概率分布的重要特征之一。
离散型随机变量的期望
1
期望的运算规律
期望的运算规律
期望也具有线性性、单调性和保号性等运算规律, 但概率密度函数的图像更难以直观展示。
期望的性质
期望的线性性质
期望具有加法和数乘的线性运算规律,对于相互独 立的随机变量,期望还满足可加性。
期望的矩估计
期望的矩估计可以帮助我们了解随机变量的高阶特 征,如方差、偏度和峰度等。
应用实例
期望在概率分布中的应用
量的期望
离散型随机变量的期望等于随机变量取
每个值的概率乘以该值的加权和,连续
型随机变量的期望等于其概率密度函数
3
期望的运算规律和性质
的加权积分。
期望具有线性性、单调性和保号性等运
算规律,还具有可加性和矩估计等特性。
应用实例
4
期望在概率分布中和随机变量期望在实 际问题中都有广泛应用。
参考资料
• 离散数学 • 概率论与数理统计 • 数理统计方法及其应用
2
期望具有线性性、单调性和保号性等运
算规律。
3
离散型随机变量的期望定义
离散型随机变量的期望等于随机变量取 每个值的概率乘以该值的加权和。
概率分布的图像
概率分布的图像能够直观地展示数学期 望的定义和特性。
连续型随机变量的期望
连续型随机变量的期望定义
连续型随机变量的期望等于其概率密度函数的加权 积分。
欢迎来到《数学期望》PPT课件。从定义到应用,本课程将为您全面介绍数学 期望的相关知识。
什么是数学期望
1 定义
数学期望是随机变量取值的加权平均数,是 一个平均性的数值特征。
2 意义
数学期望能够用来描述随机变量的中心位置, 是概率分布的重要特征之一。
离散型随机变量的期望
1
期望的运算规律
期望的运算规律
期望也具有线性性、单调性和保号性等运算规律, 但概率密度函数的图像更难以直观展示。
期望的性质
期望的线性性质
期望具有加法和数乘的线性运算规律,对于相互独 立的随机变量,期望还满足可加性。
期望的矩估计
期望的矩估计可以帮助我们了解随机变量的高阶特 征,如方差、偏度和峰度等。
应用实例
期望在概率分布中的应用
量的期望
离散型随机变量的期望等于随机变量取
每个值的概率乘以该值的加权和,连续
型随机变量的期望等于其概率密度函数
3
期望的运算规律和性质
的加权积分。
期望具有线性性、单调性和保号性等运
算规律,还具有可加性和矩估计等特性。
应用实例
4
期望在概率分布中和随机变量期望在实 际问题中都有广泛应用。
参考资料
• 离散数学 • 概率论与数理统计 • 数理统计方法及其应用
2
期望具有线性性、单调性和保号性等运
算规律。
3
离散型随机变量的期望定义
离散型随机变量的期望等于随机变量取 每个值的概率乘以该值的加权和。
概率分布的图像
概率分布的图像能够直观地展示数学期 望的定义和特性。
连续型随机变量的期望
连续型随机变量的期望定义
连续型随机变量的期望等于其概率密度函数的加权 积分。
第一节 数学期望31页PPT
因此,从平均环数上看,甲的射击水平要比 乙的好。
例4、按规定,火车站每天8:00~9:00, 9:00~10:00 都恰有一辆客车到站,但到站的时刻是随机的, 且两者到站的时间相互独立,其规律为:
到站时间 8:10,9:10 8:30,9:30 8:50,9:50
概率
1/6
3/6
2/6
(1) 旅客8:00到站,求他侯车时间的数学期望。
0
1
则 E(X)=p P
1-p
p
证明: E(X)=0×(1-p)+1×p=p
2)二项分布
X~Bn,p 其分布律为
P X k C n k p k 1 p n kk 0 , 1 , L , n
0p1 则X的数学期望为E(X)=np
3)泊松分布
设 X 服从Poisson 分布. 其分布律为
则X的数学期望为E(X)=1/p
证 明 : E (X ) X k P kk q k -1 p pk q k -1
k 1
k 1
k 1
p qk
k1
p 1 qq p(-1 1 q2)p 1
5)超几何分布
设 X ~H(N, M, n).其分布律为
P 则X X 的k 数 学C 期M k C C 望N n N n 为 k M E(X)k =( nM0 , )/N1 , L , m in M , n
问题1:方案A1:稳获100元;方案B1:获得
250元和0元的机会各为0.5 问题2:方案A2:稳获10000元;
方案B2:掷一均匀硬币,直到出现 正面 为止,记所掷次数为N,则当正面出现 时, 可获2N元
2、常见的离散型随机变量的数学期望
1)0—1分布 X服从参数为p的(0-1)分布,
例4、按规定,火车站每天8:00~9:00, 9:00~10:00 都恰有一辆客车到站,但到站的时刻是随机的, 且两者到站的时间相互独立,其规律为:
到站时间 8:10,9:10 8:30,9:30 8:50,9:50
概率
1/6
3/6
2/6
(1) 旅客8:00到站,求他侯车时间的数学期望。
0
1
则 E(X)=p P
1-p
p
证明: E(X)=0×(1-p)+1×p=p
2)二项分布
X~Bn,p 其分布律为
P X k C n k p k 1 p n kk 0 , 1 , L , n
0p1 则X的数学期望为E(X)=np
3)泊松分布
设 X 服从Poisson 分布. 其分布律为
则X的数学期望为E(X)=1/p
证 明 : E (X ) X k P kk q k -1 p pk q k -1
k 1
k 1
k 1
p qk
k1
p 1 qq p(-1 1 q2)p 1
5)超几何分布
设 X ~H(N, M, n).其分布律为
P 则X X 的k 数 学C 期M k C C 望N n N n 为 k M E(X)k =( nM0 , )/N1 , L , m in M , n
问题1:方案A1:稳获100元;方案B1:获得
250元和0元的机会各为0.5 问题2:方案A2:稳获10000元;
方案B2:掷一均匀硬币,直到出现 正面 为止,记所掷次数为N,则当正面出现 时, 可获2N元
2、常见的离散型随机变量的数学期望
1)0—1分布 X服从参数为p的(0-1)分布,
数学期望ppt课件
f
x
e
x
x0
( 0,i 1,2,3,4,5 )
0 x0
Xi的分布函数为
F
x
1
e x 0
x0 x0
8
数学期望
1. 令:M=max{X1, X2, X3, X4, X5}, X1, X2, X3, X4, X5是 独立同分布的,于是 利用第三章第五节P99;5.7式
FM
(x)
F5x
(1
FM
(x)
F5x
(1
e x 0
)5
x0 x0
其概率密度函数为:fM ( x)
5
1 ex 0
4 e x
EM
xfM
(
x)dx
x0 x0
0 x 5 1 ex 4 exdx
137 1
160
10
数学期望
2. 令:N=min{X1, X2, X3, X4, X5}, X1, X2, X3, X4, X5是 独立同分布的,于是 利用第三章第五节P99;5.8式
19
数学期望
证明3
则
若EXX,Y是Y 离散 型 随x机i 变yj 量pij,其联合概率函数为Pij,
j1 i1
xi pij
yj pij
j1 i1
j1 i1
xi pi yj pj EX EY
i1
j 1
若X,Y是连续型随机变量,其联合概率密度为f(x,y),
则
EX Y
(x
y) f x, ydxdy
解设
0, 第i站没人下车, X i 1, 第i站有人下车.
i 1,2,,10.
10
则 X X1 X10 , EX EX i ,
4.1-数学期望PPT课件
1
1
84
1
.
13
例4.5 Xe(), 求EX?
f
(
x)
1
x
e
,
0,
x0 x0
E X x f(x )d x 1 x e xd x0x d (e x)
0
xex0 0exdx 0exd(x)ex0
(10)
提示: limxex x
lim x
x
x
0
e
.
14
三、随机变量函数的数学期望
0 x ,y 1 ,E (X Y )?
e lse
11
E ( X Y ) g ( x ,y ) f( x ,y ) d x d xx y ( x y ) d y
- -
设X表示掷一次骰子的得分, 则X的分布律为
X
x1
x2
x3
pk
1/6
3/6
2/6
求掷了N次的平均得分?
.
3
平 均 分 总 总 次 分 数 x 1 n 1 x 2 N n 2 x 3 n 3 x 1n N 1 x 2n N 2 x 3n N 3
nN1 f1当 N p116
平 均 分 x 1p 1 x 2p 2 x 3p 3
由此得出离散型随机变量的数学期望的定义
.
4
定义4.1 设离散型随机变量X, 它的分布律为
X x1 x2 … xn …
pk p1 p2 … pn …
若级数 xkpk绝对收敛, k1
则称其为X的数学期望(期望、均值),记为E(X),EX. 即
EXE(X) xkpk k1
.
5
注:
①EX是X在各次试验中的观察值的算数平均值的近似值
4.1 数学期望51页PPT
X 0 1 2 3 4567 pk 0.0020.0010.0020.0050.020.04 0.180.37
8 9 10 0.25 0.12 0.01 试求 X的数学E期 (X)望 .
解 E(X)00.00210.00120.002 30.00540.0250.04 60.1870.3780.25 90.121 00.017.15(分)
一、数学期望的概念
引例1 射击问题 设某射击手在同样的条
件下, 瞄准靶子相继射击90次 (命中的环数是一个随机变量). 射中次数记录如下
命中环数 k 012345
命中次数nk 2 13 15 10 20 30
频率 nk n
2 13 15 10 20 30 90 90 90 90 90 90
试问: 该射手每次射击平均命中靶多少环?
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 , 也 称均值.
(2) 级数的绝对收敛性保证了级数的和不 随级数各项次序的改变而改变 , 之所以这样要
求是因为数学期望是反映随机变量X 取可能值 的平均值, 它不应随可能值的排列次序而改变.
假设
X1 2 p 0 .02 0 .98
解
射中靶的总环数 平均射中环数 射击次数
0 2 1 1 2 3 1 3 5 1 4 0 2 5 0 30 90
02113215310420 90 90 90 90 90
530 90
5 k nk 3.3.7
k0 n 设射手命中的环数为随机变量 Y .
平均射中环数 5 k nk
这些人的化验反应是相互独立的. 试说明p当 较小 时, 选取适当的k, 按第二种方法可以减少化验的次 数. 并说明 k取什么值时最.适宜 解 各人的血呈阴概 性率 反q为 应 1的 p, 因而 k个人的混合血应 呈的 阴概 性 q率 k,反 k为 个 人的混合血呈阳 的性 概反 率1应 为qk.
8 9 10 0.25 0.12 0.01 试求 X的数学E期 (X)望 .
解 E(X)00.00210.00120.002 30.00540.0250.04 60.1870.3780.25 90.121 00.017.15(分)
一、数学期望的概念
引例1 射击问题 设某射击手在同样的条
件下, 瞄准靶子相继射击90次 (命中的环数是一个随机变量). 射中次数记录如下
命中环数 k 012345
命中次数nk 2 13 15 10 20 30
频率 nk n
2 13 15 10 20 30 90 90 90 90 90 90
试问: 该射手每次射击平均命中靶多少环?
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 , 也 称均值.
(2) 级数的绝对收敛性保证了级数的和不 随级数各项次序的改变而改变 , 之所以这样要
求是因为数学期望是反映随机变量X 取可能值 的平均值, 它不应随可能值的排列次序而改变.
假设
X1 2 p 0 .02 0 .98
解
射中靶的总环数 平均射中环数 射击次数
0 2 1 1 2 3 1 3 5 1 4 0 2 5 0 30 90
02113215310420 90 90 90 90 90
530 90
5 k nk 3.3.7
k0 n 设射手命中的环数为随机变量 Y .
平均射中环数 5 k nk
这些人的化验反应是相互独立的. 试说明p当 较小 时, 选取适当的k, 按第二种方法可以减少化验的次 数. 并说明 k取什么值时最.适宜 解 各人的血呈阴概 性率 反q为 应 1的 p, 因而 k个人的混合血应 呈的 阴概 性 q率 k,反 k为 个 人的混合血呈阳 的性 概反 率1应 为qk.
概率论课件-3-1数学期望17p
在未来,概率论将会与更多的学科领域进行交叉 融合,如物理学、生物学、计算机科学等,从而 产生更加丰富的研究成果和应用价值。
同时,概率论本身也还有很多未解决的问题和需 要进一步研究的方向,如高维随机变量的性质、 复杂系统的概率模型等,这些问题的解决将会推 动概率论的进一步发展。
THANKS FOR WATCHING
数学期望在统计学、金融学、决策理论等领域中有着广泛的应用,是这些领域中重 要的数学工具之一。
数学期望的概念可以帮助我们理解随机变量的本质和特性,从而更好地应用概率论 解决实际问题。
未来研究方向和展望
随着科技的发展和实际应用的需要,概率论将会 得到更加广泛的应用和发展。
随着大数据和人工智能的兴起,概率论将会在数 据分析和机器学习等领域中发挥更加重要的作用 ,为这些领域的发展提供更加有力的支持。
应用
可以利用极限性质来研究随机变量的期望在极限情况下的 性质。
04 数学期望的应用
在统计推断中的应用
参数估计
数学期望可以用来估计未知参数,例如使用样本 均值来估计总体均值。
假设检验
通过比较样本均值与预期值,可以检验关于总体 分布的假设。
回归分析
在回归分析中,数学期望可以用来预测因变量的 值,基于自变量的值。
定义
对于随机变量X的函数f(X),其数 学期望E[f(X)]定义为
E[f(X)]=∫f(X)p(X)dX。
性质
如果函数f(X)是线性函数aX+b, 则E[f(X)]=aE(X)+b;如果函数f(X) 是非线性函数,则需要进行相应的 变换和计算。
计算方法
根据定义,对概率密度函数进行积 分并应用相应的变换即可得到随机 变量的函数的数学期望。
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
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
数学期望ppt课件
k 1
10:24
11
2、连续型随机变量的数学期望
定义 设连续型随机变量X的概率密度为 f (x)
若积分
xf (x)dx
绝对收敛,则称积分 xf (x)dx 的值为
随机变量X的数学期望,记为 ( X )
即
( X ) xf (x)dx
10:24
12
关于定义的几点说明:
则X 所取可能值为: 200
0
其概率分别为:
3
1
4
4
因而A期望所得的赌金即为X的 “期望”值
等于 200 3 0 1 150(法郎).
4
4
即为 X的可能值与其概率之积的累加.
10:24
9
二、数学期望的定义
数学期望的分类
数学期望
离散型随机变量的 数学期望
连续型随机变量的 数学期望
10:24
10:24
4
分析:
很容易设想出以下两种分法:
(1)A得200·(1/2) 法郎,B得200·(1/2) 法郎;
(2)A得200·(2/3) 法郎,B得200·(1/3) 法郎。
10:24
5
既然前两种分法都 不合理,那么第(3) 种更合理的办法又该 怎样分呢?
10:24
6
假设继续赌两局,则结果有以下四种情况:
数学期望在生活中的应用
医学信息工程系
10:24
1
内容提要:
1 数学期望的起源
2 数学期望的定义
3 数学期望的应用
10:24
2
表示随机事件发生可 能性大小的量
表述随机变量取值 的概率规律
随机试验结果的 量的表示
10:24
11
2、连续型随机变量的数学期望
定义 设连续型随机变量X的概率密度为 f (x)
若积分
xf (x)dx
绝对收敛,则称积分 xf (x)dx 的值为
随机变量X的数学期望,记为 ( X )
即
( X ) xf (x)dx
10:24
12
关于定义的几点说明:
则X 所取可能值为: 200
0
其概率分别为:
3
1
4
4
因而A期望所得的赌金即为X的 “期望”值
等于 200 3 0 1 150(法郎).
4
4
即为 X的可能值与其概率之积的累加.
10:24
9
二、数学期望的定义
数学期望的分类
数学期望
离散型随机变量的 数学期望
连续型随机变量的 数学期望
10:24
10:24
4
分析:
很容易设想出以下两种分法:
(1)A得200·(1/2) 法郎,B得200·(1/2) 法郎;
(2)A得200·(2/3) 法郎,B得200·(1/3) 法郎。
10:24
5
既然前两种分法都 不合理,那么第(3) 种更合理的办法又该 怎样分呢?
10:24
6
假设继续赌两局,则结果有以下四种情况:
数学期望在生活中的应用
医学信息工程系
10:24
1
内容提要:
1 数学期望的起源
2 数学期望的定义
3 数学期望的应用
10:24
2
表示随机事件发生可 能性大小的量
表述随机变量取值 的概率规律
随机试验结果的 量的表示
数学期望课件
le lx , f ( x) 0, x0 , 其它
lx
E ( X ) xf ( x)dx
0
lxe
dx
1
0
xdelx
[ xe
《概率统计》
lx 0
|
e
0
lx
dx ] e
0
lx
dx
l
.
下页 结束
第四章 随机变量的数字特征
何谓随机变量的数字特征? 通常是指与随机变量有关的,虽然不能完整地 刻划随机变量,但却能较为集中地反映随机变量某 些方面的重要特征的一些数值.
1. 数学期望的概念及性质
2. 方差的概念及性质 3. 常见分布的数字特征 4. 协方差、相关系数的概念及性质
《概率统计》 返回 下页 结束
E (Z ) E[ g ( X , Y )]
特别 E ( X )
g ( x, y) f ( x, y)dxdy .
xf ( x, y)dxdy ; E (Y )
yf ( x, y)dxdy.
y
例8.设二维随机向量(X,Y)的概率密度为
§4.1 数学期望
一、离散型随机变量的数学期望 引例.有甲、乙两射手各射击100次,他们的射击技术用 下表给出:
击中环数 次 数 频 率 击中环数 次 数 频 率 8 30 0.3 8 20 0.2 甲射手射击情况 9 10 0.1 乙射手射击情况 9 50 0.5 10 60 0.6 10 30 0.3
E ( X ) xk pk .
k 1
lx
E ( X ) xf ( x)dx
0
lxe
dx
1
0
xdelx
[ xe
《概率统计》
lx 0
|
e
0
lx
dx ] e
0
lx
dx
l
.
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第四章 随机变量的数字特征
何谓随机变量的数字特征? 通常是指与随机变量有关的,虽然不能完整地 刻划随机变量,但却能较为集中地反映随机变量某 些方面的重要特征的一些数值.
1. 数学期望的概念及性质
2. 方差的概念及性质 3. 常见分布的数字特征 4. 协方差、相关系数的概念及性质
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E (Z ) E[ g ( X , Y )]
特别 E ( X )
g ( x, y) f ( x, y)dxdy .
xf ( x, y)dxdy ; E (Y )
yf ( x, y)dxdy.
y
例8.设二维随机向量(X,Y)的概率密度为
§4.1 数学期望
一、离散型随机变量的数学期望 引例.有甲、乙两射手各射击100次,他们的射击技术用 下表给出:
击中环数 次 数 频 率 击中环数 次 数 频 率 8 30 0.3 8 20 0.2 甲射手射击情况 9 10 0.1 乙射手射击情况 9 50 0.5 10 60 0.6 10 30 0.3
E ( X ) xk pk .
k 1
《数学数学期望》课件
连续型随机变量及其期望
连续型随机变量是一种可以取任意实数值的 随机变量,期望等于概率密度函数与变量的 乘积在整个区间上的积分。
离散型随机变量及其期望
离散型随机变量是一种只取一些特定值的随 机变量,期望等于每个取值乘以其对应概率 的总和。
期望的应用
期望在概率统计和实际生活中都有广泛应用, 是一种非常重要且实用的工具。
离散型随机变量的期望
1
定义离散型随机变量
离散型随机变量是一种只取一些特定
离散型随机变量的期望公式
2
值的随机变量,其取值为有限的或可 数无限的。
期望等于每个取值乘以其对应概率的
总和。
3
求解离散型随机变量期望的例
子
我们将结合案例进行详细讲解,帮助 你深入理解离散型随机变量的期望。
连续型随机变量的期望
2
期望在概率统计中的应用
期望是概率统计中的重要概念,广泛应用于风险评估、实验设计、假设检验、抽 样调查等领域。
3
期望在实际生活中的应用
期望在实际生活中也有着广泛的应用,如股票投资、保险计算、游戏设计等领域。
总结
期望的概念及相关性质
期望是随机变量所有可能取值的概率乘以其 相应取值的总和,具有多种重要性质。
定义连续型随机变量
连续型随机变量是一种可以取 任意实数值的随机变量,其取 值是一个区间。
连续型随机变量的期望 公式
期望等于概率密度函数与变量 的乘积在整个区间上的积分。
求解连续型随机变量期 望的例子
以正态分布为例,演示如何求 解连续型随机变量的期望。
期望的应用
1
期望值的意义
期望值可以代表随机变量的中心趋势,帮助人们更好地理解和描述随机事件的特 征。
连续型随机变量是一种可以取任意实数值的 随机变量,期望等于概率密度函数与变量的 乘积在整个区间上的积分。
离散型随机变量及其期望
离散型随机变量是一种只取一些特定值的随 机变量,期望等于每个取值乘以其对应概率 的总和。
期望的应用
期望在概率统计和实际生活中都有广泛应用, 是一种非常重要且实用的工具。
离散型随机变量的期望
1
定义离散型随机变量
离散型随机变量是一种只取一些特定
离散型随机变量的期望公式
2
值的随机变量,其取值为有限的或可 数无限的。
期望等于每个取值乘以其对应概率的
总和。
3
求解离散型随机变量期望的例
子
我们将结合案例进行详细讲解,帮助 你深入理解离散型随机变量的期望。
连续型随机变量的期望
2
期望在概率统计中的应用
期望是概率统计中的重要概念,广泛应用于风险评估、实验设计、假设检验、抽 样调查等领域。
3
期望在实际生活中的应用
期望在实际生活中也有着广泛的应用,如股票投资、保险计算、游戏设计等领域。
总结
期望的概念及相关性质
期望是随机变量所有可能取值的概率乘以其 相应取值的总和,具有多种重要性质。
定义连续型随机变量
连续型随机变量是一种可以取 任意实数值的随机变量,其取 值是一个区间。
连续型随机变量的期望 公式
期望等于概率密度函数与变量 的乘积在整个区间上的积分。
求解连续型随机变量期 望的例子
以正态分布为例,演示如何求 解连续型随机变量的期望。
期望的应用
1
期望值的意义
期望值可以代表随机变量的中心趋势,帮助人们更好地理解和描述随机事件的特 征。
数学期望.ppt
1 0.7 0 0.3 0.7
例2:随机抛掷一个骰子,求所得骰子 的点数 的期望。 解:抛掷骰子所得点数 的概率分布为
12Βιβλιοθήκη 3456
P 1
所以
6
1 6
1 6
1 6
1 6
1 6
1 1 1 1 1 1 E 1 2 3 4 5 6 6 6 6 6 6 6
随机变量 a b (a、b为常数) 的期望。
因为
P( axi b) P( xi ), i 1, 2,3 的分布列为 所以,
P
ax1 b ax2 b
p1
p2
axn b
pn
于是
E (ax1 b) p1 (ax2 b) p2 (axn b) pn a( x1 p1 x2 p2 xn pn )
离散型随机变量的期望
山东省淄博第二中学
翟海军
复习回顾
1、离散型随机变量的分布列
一般地,设离散型随机变量 可能 取的值为 x1 , x2 , , xi , , 取每一个值 x ( i i=1,2,---)的概 率P( xi ) pi 则称表
x1
x2
xi
p1 p2 pi 为随机变量 的概率分布,简称为 的分布列。
P
2、离散型分布列的性质
3、随机变量 服从二项分布
0 1 k
c pq
k k n k n
(1) pi 0, i 1, 2, 1. (2) p1 p2
;
n
n n 0 cn pq
P
c p q c pq
0 0 n 1 1 n1 n n
《数学数学期望》ppt课件
1500x2 x3 15002
/
3
3000 1500
500 2000 1000 1500
例: 由5个相互独立工作的电子装置,它们的寿命 服从同一指数分布,其概率密度为
1) 若将5个装置串联成整机,求整机寿命N的数学期望; 2) 若将5个装置并联成整机,求整机寿命M的数学期望;
解: 的分布函数为
例4 设X~U(a, b), 求 E(X).
解
X的概率密度为
f
(x)
b
1
a
,a
x
b
0, 其它
E(X)
xf ( x)dx
b
x
dx a b
a ba
2
例5 设X服从指数分布,其概率密度为
ex ,
f (x) 0,
求 E(X )
x0
( 0)
x0
E(X)= 1/
例4.1.4 假定乘客在公交车站等车的 时间 X ( 分钟) 服从参数 0.2 的指数分布,
N
NN
N
由于概率是频率的稳定中心,以E( X甲)表示甲的平均击
中环数, 则 E(X甲) 8 0.3 9 0.110 0.6 9.3
E(X乙) 8 02. 9 05. 10 03. 9.1,
由于 E(X甲)>E(X乙), 故认为甲射手的水平较高。
可以看出:平均值是以分布概率为权重的加权平均。
定义 设离散型随机变量X的概率分布为
P{X = xk }= pk , k =1,2,3…
若级数 xk pk ,则称级数和 xk pk
k 1
k 1
为随机变量 X 的数学期望(或均值),记作E(X)
E( X ) xk pk k 1
《数学数学期望》课件
《数学数学期望》ppt课 件
CATALOGUE
目 录
• 数学期望的基本概念 • 数学期望的性质与定理 • 数学期望的应用 • 特殊随机变量的数学期望 • 数学期望的扩展与展望
01
CATALOGUE
数学期望的基本概念
定义与性质
定义
数学期望是随机试验在大量重复 下出现的频率的稳定值。
性质
数学期望具有可加性、可数性、 线性性质等。
分位数与分位数函数
分位数
分位数是概率论中的一个概念,用于描述数据分布的位置特征。常见的分位数包括中位 数、四分位数等。分位数的计算和应用对于统计分析、数据挖掘等领域具有重要意义。
分位数函数
分位数函数是描述分位数与概率之间关系的函数。通过分位数函数,可以更方便地理解 和应用分位数的概念,从而更好地分析数据的分布特征。
通过计算投资组合的数学期望, 投资者可以了解投资组合的预期
收益,并据此做出投资决策。
数学期望在金融学中还用于资产 定价、风险管理、资本预算和股
票期权定价等领域。
在决策理论中的应用
在决策理论中,数学期望被用来评估 不同决策方案的预期结果。
数学期望在决策理论中还用于风险决 策、不确定性决策和多目标决策等领 域,以帮助我们做出更加科学和合理 的决策。
大数定律与中心极限定理
大数定律
当试验次数趋于无穷时,随机事件的频率趋于该事件 发生的概率。即 limn→∞P(|En−E)/n→0P(|En−E)/n→0limn→∞P(|En −E)/n→0=1。
中心极限定理
无论随机变量X1,X2,…,XnnX_1, X_2, ldots, X_{nn}Xi1,Xi2,…,Xinn的分布如何,当它们的数量趋于 无穷时,它们的平均值的分布趋于正态分布。即 limn→∞P(|En−μ)/σ≤z)=1−12z2lim_{n to infty} P(|En−μ)/σ≤z|)=1−12z2limn→∞P(|En−μ)/σ≤z|)=1 −12z2,其中En=1n∑i=1nXiEn = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} X_iEn=n1∑i=1nXi,μ是随机变量的均 值,σ是标准差,z是正态分布的分位数。
CATALOGUE
目 录
• 数学期望的基本概念 • 数学期望的性质与定理 • 数学期望的应用 • 特殊随机变量的数学期望 • 数学期望的扩展与展望
01
CATALOGUE
数学期望的基本概念
定义与性质
定义
数学期望是随机试验在大量重复 下出现的频率的稳定值。
性质
数学期望具有可加性、可数性、 线性性质等。
分位数与分位数函数
分位数
分位数是概率论中的一个概念,用于描述数据分布的位置特征。常见的分位数包括中位 数、四分位数等。分位数的计算和应用对于统计分析、数据挖掘等领域具有重要意义。
分位数函数
分位数函数是描述分位数与概率之间关系的函数。通过分位数函数,可以更方便地理解 和应用分位数的概念,从而更好地分析数据的分布特征。
通过计算投资组合的数学期望, 投资者可以了解投资组合的预期
收益,并据此做出投资决策。
数学期望在金融学中还用于资产 定价、风险管理、资本预算和股
票期权定价等领域。
在决策理论中的应用
在决策理论中,数学期望被用来评估 不同决策方案的预期结果。
数学期望在决策理论中还用于风险决 策、不确定性决策和多目标决策等领 域,以帮助我们做出更加科学和合理 的决策。
大数定律与中心极限定理
大数定律
当试验次数趋于无穷时,随机事件的频率趋于该事件 发生的概率。即 limn→∞P(|En−E)/n→0P(|En−E)/n→0limn→∞P(|En −E)/n→0=1。
中心极限定理
无论随机变量X1,X2,…,XnnX_1, X_2, ldots, X_{nn}Xi1,Xi2,…,Xinn的分布如何,当它们的数量趋于 无穷时,它们的平均值的分布趋于正态分布。即 limn→∞P(|En−μ)/σ≤z)=1−12z2lim_{n to infty} P(|En−μ)/σ≤z|)=1−12z2limn→∞P(|En−μ)/σ≤z|)=1 −12z2,其中En=1n∑i=1nXiEn = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} X_iEn=n1∑i=1nXi,μ是随机变量的均 值,σ是标准差,z是正态分布的分位数。
4 第 一节 数学期望精品PPT课件
它的数学期望不存在
例3
按规定,某车站每天8 : 00 ~ 9 : 00 , 9 : 00 ~
10 : 00都恰有一辆客车到站 , 但到站的时刻是随机
的, 且两者到站的时间相互 独立 ,其规律为
8 : 10
到站时刻 9 : 10
8 : 30 9 : 30
8 : 50 9 : 50
概率 1
3
2
6
6
6
(1) 一旅客8:00到车站,求他候车时间的数学期 望
在这些数字特征中,最常用的是 期望、方差和协方差
第四章 随机变量的数字特征
数学期望 方差 协方差与相关系数
数学期望的引例
例如:某7人的高数成绩为90,85,85,80,80,
75,60,则他们的平均成绩为
90 85 2 80 2 75 60
7
90 1 85 2 80 2 75 1 60 1
例5 已知 X 服从0,2 上的均匀分布,求
Y sin X 的数学期望。
解
EY
E sin
X
sin
x
f
x
dx
因为
f
x
1
2
,
0 x 2;
0,
其它。
所以 E sin X 2 1 sin xdx 0
0 2
例6 设相互独立的随机变量X,Y的密度函数分别为
2x, (0 x 1) f1(x) 0, 其它
如何计算随机变量函数的数学期望? 一种方法是,因为g(X)也是随机变量,
故应有概率分布,它的分布可以由已知的X 的分布求出来. 一旦我们知道了g(X)的分布, 就可以按照期望的定义把E[g(X)]计算出来.
使用这种方法必须先求出随机变量函数 g(X)的分布,一般是比较复杂的 .
《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
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
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于X 和Y 的二元函数,则同样可定义随机变量 Z 的数学期望如下:
24
(1)c(rX,Y)已{知 pij},
则 ZgX,Y的数学期望为
E Z E gX ,Y gx i,yj p i.j i, 1j 1
(2)c(tX,Y)已f知 (x,y),
则 ZgX,Y的数学期望为
P { X x } p k 1 , 2 , , kk
若级数 gxk收 敛pk,则 k1 E (Y )E g X gxk pk k1
16
例1 设离散型随机变量X 的分布列为
X
-1
0
2
3
1131
P k
8
4
8
4
试计算:E X , E X 2和 E 2 X 1 。
17
解 由数学期望的定义可得
E X 1 10123311;1
8 4 8 48
E X 2 1 2 1 0 2 1 2 2 3 3 2 1 3;1 8 4 8 48
E 2 X 1 3 1 1 1 3 3 5 1
84 8 4
7. 4
18
例2 设 X 服从参数为 的泊松分布,试
Ex
x
fxd
x
9
反之,如果积分
x
发f 散x,d则x
称随机变量 X 的数学期望不存在。
例4 设 X 服从 (a,b)区间上的均匀分布, 求 X 的数学期望。
10
解 已知 X 的概率密度为
1
f
x
b
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
a
0
, xa,b,
从而
, 其它。
E x xx fd x b ax b 1 a d x 1 2 a b
14
例7 求下面已知概率密度的随机变量 X
的数学期望。
(1)f x2co2sx,
x
2
0, 其 它
x ,0 x1
(2)f x2x, 1 x2
0 ,其它
( 1 ) E (X ) 0 ,(2 )E (X ) 1
15
三、 随机变量函数的数学期望
定理 设Y是随机变量X的函数: YgX
(1)X是离散型随机变量,它的分布律为
6
则 X 的数学期望为
n
n
E X k p kk C n kp k1 p n k,
k 0
k 0
n
npC n k 1 1pk11pnk,
k1
np p 1pn 1np
例3 设 X 服从参数为的泊松分布,求EX 。
解 已知泊松分布列为:
7
k
P {X k } e , k0 ,1 ,2 , k !
正好是区间(a,b) 的中点。
11
例5 设 X 服从参数为 的指数分布,求
X 的数学期望。
解 已知 X 的概率密度为
f
x
1
e
x
/
0
, ,
从而所求数学期望为
x 0, 0,
x 0,
E X x x fd xx 1ex/dx
0
xdex/ 0
12
例6 对服从正态分布 N,2 的随机变量
x xin n i xifi
当 n 时 fi, p(xi)此 , 时, x定 值期望 E(X)
2
2.定义 设离散型随机变量 X 的分布列为
X x 1 x 2 x k
p k p 1 p 2 p k
如果级数 x k 绝 p对k 收敛,即
xk pk
k1
k 1
收敛,则和 x k为 随pk 机变量 X 的数学
e e e
2
20
(2) X是连续型随机变量,它的概率密度为
f (x) 若
gx
fxdx收敛,则有
E Y E g X g x fx d.x
21
例3 已知 X 服从 0,2上的均匀分布,计算
YsinX的数学期望。
解 已知 X 的 概率密度为
f
x
1
2
,
0,
x 0,2 ,
其它。
从而
EX k
P{Xk}k
k
e
k0
k! k0
k1
e
e e
k1 k1!
8
二、 连续型随机变量的数学期望
1.定义 设X 为连续型随机变量,概率密度
为f x, 如果积分
x绝fx对d收x敛,即
x
f 收x敛dx,则称积分
xfxdx
的值为连续型随机变量 X 的数学期望或均值,
记为 EX。 即
其分布列为: P { X 1 } p , P { X 0 } 1 p 。
求 X 的数学期望。
5
解 由数学期望定义 X 1
pk p
0 1p
E XP {X1}1P {X0}0 p11p0p.
例2 设 X~Bn,p,求 EX 。
解 已知二项分布的分布列为
P { X k } C n k p k 1 p n k , k 0 , 1 , 2 , , n
k 1
期望或均值,记为 EX,即
EXxk pk
k1
3
通过前面的例子可以看到,随机变量的
均值反映了变量取值的平均水平,是一个数。
如果级数
x不k 绝 p对k 收敛,即
k 1
xk 不 p收k 敛,则称随机变量 X 的数学期望
k 1
不存在。
4
下面我们举例来说明。 例1 对服从(0—1)分布的随机变X ,
22
则所求 YsinX的数学期望为:
E Y E siX n sixn fxdx
2
1
0 sinx2dx0.
例4 已知 X 的概率密度如下,求 E[XE(X)]
x ,0 x 1
f x 2 x, 1 x 2
1
0 ,其 它
3
23
四.二维随机变量函数的数学期望
如果 X,Y 是二维随机变量,ZgX,Y是关
X ,求其数学期望。
解 已知 X 的概率密度为
fx
1
x2
e 22 ,x,,
2
则所求数学期望为
EX xfxd x
x
ex 2 22d,x
2
13
作变换
t
x
,得到
t2
t2
EX
2e2d t
te2d
2
t
20 2
即正态分布 N,2 的第一个参数 就是
随机变量 X 的均值。
计算 YX2 的数学期望。
解 已知 X 的分布律为:
P X kke , k0 ,1 ,2, 0 ,
k !
从而
EYEX2
k
k2 e
k0 k!
k
k
e
k1 k1!
19
ek 1 k11k k11!
e k 1k1k k 1 1!k 1k k 1 1! ek 2k k2 2!k 1k k1 1!
4.1 数学期望
一、离散型随机变量的数学期望
1.引例 某人向目标靶射击十枪,命中靶子的 情况分别为:
环数xi 6
7 8 9 10
ni
1
2 14
2
fi 1/10 2/10 1/10 4/10 2/10
现求平均成绩
1
解:平均成绩为
x( nixi)/n
6 17 28 19 4 1 0 2 10
8.4
24
(1)c(rX,Y)已{知 pij},
则 ZgX,Y的数学期望为
E Z E gX ,Y gx i,yj p i.j i, 1j 1
(2)c(tX,Y)已f知 (x,y),
则 ZgX,Y的数学期望为
P { X x } p k 1 , 2 , , kk
若级数 gxk收 敛pk,则 k1 E (Y )E g X gxk pk k1
16
例1 设离散型随机变量X 的分布列为
X
-1
0
2
3
1131
P k
8
4
8
4
试计算:E X , E X 2和 E 2 X 1 。
17
解 由数学期望的定义可得
E X 1 10123311;1
8 4 8 48
E X 2 1 2 1 0 2 1 2 2 3 3 2 1 3;1 8 4 8 48
E 2 X 1 3 1 1 1 3 3 5 1
84 8 4
7. 4
18
例2 设 X 服从参数为 的泊松分布,试
Ex
x
fxd
x
9
反之,如果积分
x
发f 散x,d则x
称随机变量 X 的数学期望不存在。
例4 设 X 服从 (a,b)区间上的均匀分布, 求 X 的数学期望。
10
解 已知 X 的概率密度为
1
f
x
b
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
a
0
, xa,b,
从而
, 其它。
E x xx fd x b ax b 1 a d x 1 2 a b
14
例7 求下面已知概率密度的随机变量 X
的数学期望。
(1)f x2co2sx,
x
2
0, 其 它
x ,0 x1
(2)f x2x, 1 x2
0 ,其它
( 1 ) E (X ) 0 ,(2 )E (X ) 1
15
三、 随机变量函数的数学期望
定理 设Y是随机变量X的函数: YgX
(1)X是离散型随机变量,它的分布律为
6
则 X 的数学期望为
n
n
E X k p kk C n kp k1 p n k,
k 0
k 0
n
npC n k 1 1pk11pnk,
k1
np p 1pn 1np
例3 设 X 服从参数为的泊松分布,求EX 。
解 已知泊松分布列为:
7
k
P {X k } e , k0 ,1 ,2 , k !
正好是区间(a,b) 的中点。
11
例5 设 X 服从参数为 的指数分布,求
X 的数学期望。
解 已知 X 的概率密度为
f
x
1
e
x
/
0
, ,
从而所求数学期望为
x 0, 0,
x 0,
E X x x fd xx 1ex/dx
0
xdex/ 0
12
例6 对服从正态分布 N,2 的随机变量
x xin n i xifi
当 n 时 fi, p(xi)此 , 时, x定 值期望 E(X)
2
2.定义 设离散型随机变量 X 的分布列为
X x 1 x 2 x k
p k p 1 p 2 p k
如果级数 x k 绝 p对k 收敛,即
xk pk
k1
k 1
收敛,则和 x k为 随pk 机变量 X 的数学
e e e
2
20
(2) X是连续型随机变量,它的概率密度为
f (x) 若
gx
fxdx收敛,则有
E Y E g X g x fx d.x
21
例3 已知 X 服从 0,2上的均匀分布,计算
YsinX的数学期望。
解 已知 X 的 概率密度为
f
x
1
2
,
0,
x 0,2 ,
其它。
从而
EX k
P{Xk}k
k
e
k0
k! k0
k1
e
e e
k1 k1!
8
二、 连续型随机变量的数学期望
1.定义 设X 为连续型随机变量,概率密度
为f x, 如果积分
x绝fx对d收x敛,即
x
f 收x敛dx,则称积分
xfxdx
的值为连续型随机变量 X 的数学期望或均值,
记为 EX。 即
其分布列为: P { X 1 } p , P { X 0 } 1 p 。
求 X 的数学期望。
5
解 由数学期望定义 X 1
pk p
0 1p
E XP {X1}1P {X0}0 p11p0p.
例2 设 X~Bn,p,求 EX 。
解 已知二项分布的分布列为
P { X k } C n k p k 1 p n k , k 0 , 1 , 2 , , n
k 1
期望或均值,记为 EX,即
EXxk pk
k1
3
通过前面的例子可以看到,随机变量的
均值反映了变量取值的平均水平,是一个数。
如果级数
x不k 绝 p对k 收敛,即
k 1
xk 不 p收k 敛,则称随机变量 X 的数学期望
k 1
不存在。
4
下面我们举例来说明。 例1 对服从(0—1)分布的随机变X ,
22
则所求 YsinX的数学期望为:
E Y E siX n sixn fxdx
2
1
0 sinx2dx0.
例4 已知 X 的概率密度如下,求 E[XE(X)]
x ,0 x 1
f x 2 x, 1 x 2
1
0 ,其 它
3
23
四.二维随机变量函数的数学期望
如果 X,Y 是二维随机变量,ZgX,Y是关
X ,求其数学期望。
解 已知 X 的概率密度为
fx
1
x2
e 22 ,x,,
2
则所求数学期望为
EX xfxd x
x
ex 2 22d,x
2
13
作变换
t
x
,得到
t2
t2
EX
2e2d t
te2d
2
t
20 2
即正态分布 N,2 的第一个参数 就是
随机变量 X 的均值。
计算 YX2 的数学期望。
解 已知 X 的分布律为:
P X kke , k0 ,1 ,2, 0 ,
k !
从而
EYEX2
k
k2 e
k0 k!
k
k
e
k1 k1!
19
ek 1 k11k k11!
e k 1k1k k 1 1!k 1k k 1 1! ek 2k k2 2!k 1k k1 1!
4.1 数学期望
一、离散型随机变量的数学期望
1.引例 某人向目标靶射击十枪,命中靶子的 情况分别为:
环数xi 6
7 8 9 10
ni
1
2 14
2
fi 1/10 2/10 1/10 4/10 2/10
现求平均成绩
1
解:平均成绩为
x( nixi)/n
6 17 28 19 4 1 0 2 10
8.4