随机变量a bx的数学期望-搜答案-搜搜考试网

以下记int^s_t表示从t到s积分,Infty表示无穷.lim表示当M趋于正无穷时的极限.E(x)=int^Infty_0xp(x)dx=lim(MF(M)-int^M_0F(x)dx)——分部积分

不需要,只需要知道怎么求数学期望和方差即可.

老兄,解答在图片上,给你回答还真费劲啊

第一个红圈：1/2x^2表示的是x的原函数,也就是说1/2x^2对x求导即可得到x.第二个红圈：|右边分别有b和a,表示积分上下限的取值,也就是说x分别取b和a的值然后相减.第三个红圈：左边的式子,分

楼主的这个结论明显是得不出来的.如果随机变量XY相互独立,那么有：EXY=EXEYXY相互独立,那么它们的相关系数：ρ=0ρ=Cov(X,Y)/√(DXDY)=0协方差：Cov(X,Y)=0Cov(X

1、(4x-m)的积分结果为2x²-mx|[2000→m]=2m²-m²-2*2000²+2000m3m的积分结果为3mx|[m→4000]=12000m-3m

15E(X+Y+Z)=E(X)+E(Y)+E(Z)=1D(X+Y+Z)=D(X)+D(Y)+D(Z)+2[根号(D(X)D(Y))pxy+根号(D(X)D(Z))pxz+根号(D(Y)D(Z))pyz

“随机变量的均值”不是专业的表述.虽然英文有时也用mean表示数学期望,但是中文一般不这样说.随机变量的取值和广义密度函数(或者CDF的广义微分)乘积的Lebesgue积分称为数学期望.可以参考wik

泊松分布,分布列为(p^k)*exp(-p)/k!,k=0,12,…….数学期望和方差均为p

当然不行啊,这是典型的误区,主要有以下两点.（1）期望的严格定义是∑xi*pi绝对收敛,注意是绝对,也就是说这和平常理解的平均值是有区别的.一个随机变量可以有平均值或中位数,但其期望不一定存在.（2）

可以用来设计抽奖活动,保证商家在理论上不亏钱,同时吸引消费者

g(x,y)代表任何一个以x,y为自变量的二元函数,但是并不排除x^2啊,g(x,y)=x^2+0*y^2,这完全可以啊.其实g(x,y)可以是任何一个表达式,哪怕是x+y+z呢,没有任何关系.只需要

重新列表先将a进行运算,对应的概率不变,再用运算后的a'与对应概率相乘,加和.我说的就是过程啊.

解题思路：（Ⅰ）根据“三位递增数”的定义，即可写出所有个位数字是5的“三位递增数”；（Ⅱ）随机变量X的取值为：0，-1，1分别求出对应的概率，即可求出分布列和期望．解题过程：

5.7x0.3+8x0.35+9x0.2+10x0.15=8.26.取出0个红球的概率是C(2,2)/C(5,2)=1/10取出1个红球的概率是C(3,1)*C(2,1)/C(5,2)=6/10取出2

解题思路：本题主要充分理解正态分布的意义,u即是数学期望,也是正态分布密度函数的对称轴.解题过程：正态分布是连续型的随机变量，记作X-N(u,g2),其中u为期望,也是正态分布密度函数的对称轴,g2是

望采纳!

Abstract:ThisarticlecitedDiscreteRandomVariableExpectationlaw,includingthedefinitionofmethod,decompo

用定义就能证明吧cov(x,y)=EXY－EX*EY设Y是个常数ccov(x,c)=E(cX)－E(X)*E(c)=cEX-cEx=0也可以用这个公式证明D(X+Y)=DX+DY+2COV(XY)_爱