常用函数的期望和方差
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
常用函数的期望和方差
常用函数的期望和方差
1、期望：
期望是可以作为概率分布变量的平均水平的数学术语。
它是随机变量的预期值，也是所有可能的取值的加权平均值。
期望的计算是概率分布函数的术语，用来计算未来实验结果的预测期望值。
它用来度量变量的均值，也可以用来表示实验结果的“期望”值。
2、方差：
方差是一种度量变量或实验结果的范围的统计指标，它表示变量或实验结果的变化范围，也可以表示离散值的幅度程度。
它也可以用来测量一系列数据的散布程度，可以具体说出数据是比较分散，还是集中在一起。
（1）钟形分布的期望和方差：
钟形分布的期望和方差分别为0和1/3。
第27讲数学期望与方差的计算
第27讲数学期望与方差的计算数学期望与方差是概率论和数理统计中的重要概念，用于描述随机变量的平均值和离散程度。
在实际问题中，计算数学期望和方差有助于理解和分析随机变量的特征，从而进行合理的决策和预测。
首先，我们来介绍数学期望的计算方法。
数学期望是随机变量的平均值，可以用来预测实验结果的平均结果。
对于离散型随机变量X，其数学期望E(X)的计算公式为：E(X)=Σ(x*P(X=x))其中，x表示随机变量的可能取值，P(X=x)表示随机变量取值为x的概率。
通过将每个可能取值与其对应的概率相乘，然后将所有结果相加，即可得到数学期望。
举个例子，假设我们有一个投硬币的实验，结果正面的概率为p，反面的概率为1-p。
我们定义随机变量X表示投硬币的结果，1表示正面，0表示反面。
那么投硬币的数学期望E(X)的计算公式为：E(X)=1*p+0*(1-p)=p即投硬币的数学期望为正面的概率。
类似地，对于连续型随机变量X，其数学期望E(X)的计算公式为：E(X) = ∫(x * f(x))dx其中，f(x)表示X的概率密度函数。
通过将每个可能取值与其对应的概率密度相乘，然后对所有结果进行积分，即可得到数学期望。
接下来，我们来介绍方差的计算方法。
方差是随机变量的离散程度的度量，反映了观测值与其平均值的偏离程度。
对于离散型随机变量X，其方差Var(X)的计算公式为：Var(X) = Σ((x - E(X))^2 * P(X = x))其中，x表示随机变量的可能取值，E(X)表示随机变量X的数学期望。
通过将每个可能取值与其对应的偏离程度的平方与其概率相乘，然后将所有结果相加，即可得到方差。
举个例子，假设我们有一个骰子的实验，骰子有六个面，每个面的概率相等。
我们定义随机变量X表示骰子的结果，那么骰子的方差Var(X)的计算公式为：Var(X) = ((1-3.5)^2 + (2-3.5)^2 + ... + (6-3.5)^2) / 6即骰子的方差为35/12对于连续型随机变量X，其方差Var(X)的计算公式为：Var(X) = ∫((x - E(X))^2 * f(x))dx其中，x表示随机变量的可能取值，E(X)表示随机变量X的数学期望，f(x)表示X的概率密度函数。
概率与统计中的期望与方差计算
概率与统计中的期望与方差计算概率与统计是一门研究随机现象规律的学科，其中期望与方差是重要的概念与计算方法。
期望和方差是衡量随机变量分布特征的统计量，它们在各个领域的应用广泛。
本文将介绍期望和方差的定义、计算公式以及在实际问题中的应用。
一、期望的定义与计算在概率论中，期望是随机变量取值的平均数，也可以看作是随机变量的加权平均。
设X是一个离散型随机变量，其取值为x1，x2，...，xn，对应的概率为p1，p2，...，pn。
则随机变量X的期望E(X)定义为：E(X) = x1*p1 + x2*p2 + ... + xn*pn对于连续型随机变量，期望的计算稍有不同。
若X的概率密度函数为f(x)，则其期望E(X)定义为：E(X) = ∫(x*f(x))dx （积分范围为整个取值区间）在实际计算中，可以利用期望的线性性质简化计算。
设a、b为常数，X和Y分别是随机变量，则有：E(aX + bY) = a*E(X) + b*E(Y)同时，期望也满足可加性（若X和Y相互独立）：E(X + Y) = E(X) + E(Y)二、方差的定义与计算方差是用来衡量随机变量取值与其期望之间的离散程度。
设X是一个随机变量，其期望为E(X)，则随机变量X的方差Var(X)定义为：Var(X) = E((X - E(X))^2)方差是随机变量离散程度的平方，因此方差的单位为原随机变量的单位的平方。
方差越大，表示离散程度越大，反之亦然。
利用方差的性质，我们可以将方差表示为：Var(X) = E(X^2) - [E(X)]^2方差也满足线性性质：设a、b为常数，X为随机变量，则有：Var(aX + b) = a^2*Var(X)三、期望与方差的应用期望和方差是概率与统计中重要的工具，在实际问题中具有广泛的应用。
以下是几个常见的应用例子：1. 投资决策：在金融领域，投资者关注投资的风险与收益。
期望和方差可以作为衡量投资回报的重要指标，投资组合的预期收益和风险可以通过这两个统计量进行计算与比较。
常见分布的期望和方差
常见分布的期望和方差概率与数理统计重点摘要1、正态分布的计算： VF(x) P(X x)(X) o2、 随机变量函数的概率密度： X 是服从某种分布的随机变量，求 Y f(X)的概率密度: f y (y) f x (x)[h(y)] h'(y)。
(参见 P66〜72)x y3、 分布函数F(x,y) f (u, v)dudv 具有以下基本性质：⑴、是变量x , y 的非降函数;⑵、0 F(x,y) 1，对于任意固定的x , y 有：F( ,y) F(x, )0 ； ⑶、F(x,y)关于x右连续，关于y 右连续;⑷、对于任意的(x i , yj,(X 2, y 2), X i X 2, y i y ，有下述不等式成立:为一维正态分布4、一个重要的分布函数1:F(x,y)2f(x,y)F(x,y)x y62 , 2(x24)( y 9)5、二维随机变量的边缘分布：边缘概率密度：f x (X ) f Y (y)f (x, y)dy f (x, y)dxx y 、 (— arctan-)(— arctan‘)的概率 密度为2 3xF x (x) F(x,)[边缘分布函数：yF Y (y) F( ,y) y[f(u,y)dy]du二维正态分布的边缘分布 f(x,v)dx]dv6随机变量的独立性：若F(x,y) F X (x)F Y (y)则称随机变量X , Y 相互独立。
简称X 与Y 独立7、两个独立随机变量之和的概率密度：f Z (z) f X (x)f Y (z x)dx f Y (y)f X (z y)dy 其中 Z = X + Y 8、两个独立正态随机变量的线性组合仍服从正态分布，即2 2 2 2Z aX bY: N(a 1 b 2,a 1 b 2 。
9、期望的性质：…( 3)、E(X Y) E(X) E(Y) ； (4)、若 X , 丫 相互独立，则E(XY) E(X)E(Y) O10、方差： D(X) E(X 2) (E(X))2 O若 X , 丫不相关，则 D(X Y) D(X) D(Y),否则 D(X Y) D(X) D(Y) 2Cov(X,Y), D(X Y) D(X) D(Y) 2Cov(X,Y)称：X 与丫不相关。
期望与方差公式离散型随机变量连续型随机变量
期望与方差公式离散型随机变量连续型随机变量概述:在概率论和数理统计中，期望和方差是两个重要的统计量。
它们用于描述随机变量的集中程度和离散程度。
本文将介绍期望和方差的定义及其计算公式，并分别讨论了离散型和连续型随机变量的情况。
一、离散型随机变量的期望和方差公式:离散型随机变量是指在有限或可数的样本空间内取值的随机变量。
对于一个离散型随机变量X，其期望和方差的公式如下：1. 期望公式:期望是用来衡量随机变量取值的中心位置，常表示为E(X)。
对于离散型随机变量X，其期望的计算公式为：E(X) = ∑[x * P(X = x)]其中，x表示随机变量X取到的每个可能值，P(X = x)表示相应取值的概率。
2. 方差公式:方差是用来衡量随机变量取值的离散程度，常表示为Var(X)或σ²。
方差的计算公式为：Var(X) = ∑[(x - E(X))² * P(X = x)]其中，x表示随机变量X的每个可能值，P(X = x)表示相应取值的概率，E(X)表示X的期望。
二、连续型随机变量的期望和方差公式:连续型随机变量是指取值在某一连续区间内的随机变量。
对于一个连续型随机变量X，其期望和方差的公式如下：1. 期望公式:连续型随机变量的期望的计算公式为：E(X) = ∫[x * f(x)] dx其中，f(x)表示随机变量X的概率密度函数。
2. 方差公式:连续型随机变量的方差的计算公式为：Var(X) = ∫[(x - E(X))² * f(x)] dx其中，f(x)表示随机变量X的概率密度函数，E(X)表示X的期望。
总结:本文介绍了期望和方差的定义及其计算公式，并分别讨论了离散型和连续型随机变量的情况。
对于离散型随机变量，期望的计算公式为E(X) = ∑[x * P(X = x)]，方差的计算公式为Var(X) = ∑[(x - E(X))² * P(X = x)]。
对于连续型随机变量，期望的计算公式为E(X) = ∫[x * f(x)] dx，方差的计算公式为Var(X) = ∫[(x - E(X))² * f(x)] dx。
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。
常见分布的期望和方差 精选编写.DOCX
常见分布的期望和方差精选编写.DOCX
1. 均匀分布：
均匀分布是指区间[a,b]中的随机变量X具有相等的概率密度函数，也就是说，每个数值在该区间中的出现概率是相等的。
其期望值和方差分别为：
期望值：E(X) = (a+b)/2
方差：Var(X) = (b-a)^2 / 12
2. 二项分布：
二项分布是指n次独立的伯努利试验中，成功的次数X服从二项分布B(n,p)。
其中p 表示每次试验中成功的概率，n表示试验次数。
其期望值和方差分别为：
3. 泊松分布：
泊松分布是指单位时间或单位空间中，某事件的发生次数符合泊松分布的随机变量。
其期望值和方差分别为：
4. 正态分布：
正态分布是以均值μ为中心，标准差σ来描述的一类连续型随机变量的分布。
正态分布在概率统计学中有着重要的应用。
其期望值和方差分别为：
5. 指数分布：
指数分布是一种描述时间间隔的概率分布，经常用于可靠性分析。
其期望值和方差分别为：。
数学期望与方差的计算
数学期望与方差的计算引言数学期望与方差是统计学中两个重要的概念。
它们是描述一个随机变量分布特征的常用指标，对于理解和分析数据具有重要意义。
本文将介绍数学期望与方差的概念、计算方法以及它们的应用。
数学期望数学期望又称平均值，是描述一个随机变量的平均水平的指标。
对于离散型随机变量，数学期望的计算公式为：$$ E(X)=\\sum_{i=1}^n x_i p_i $$其中，X为随机变量，x i为随机变量可能取的值，p i为随机变量取每个值的概率。
对于连续型随机变量，数学期望的计算公式为：$$ E(X)=\\int_{-\\infty}^{+\\infty} x f(x) dx $$其中，f(x)为随机变量的概率密度函数。
数学期望可以理解为在大量重复实验中，随机变量平均取值的水平。
方差方差是描述一个随机变量分散程度的统计指标。
方差越大，随机变量的取值越分散；方差越小，随机变量的取值越集中。
方差的计算公式为：Var(X)=E[(X−E(X))2]方差可以理解为每个随机变量与其期望的偏差的平方的加权平均。
数学期望与方差的计算方法离散型随机变量对于离散型随机变量，计算数学期望的方法如下：1.计算每个随机变量取值对应的概率。
2.将随机变量取值与对应的概率相乘。
3.将所有结果相加，得到数学期望。
计算方差可以使用以下方法：1.计算数学期望。
2.将每个随机变量取值与数学期望的差值的平方相乘。
3.将所有结果相加，得到方差。
连续型随机变量对于连续型随机变量，计算数学期望的方法如下：1.计算随机变量的概率密度函数。
2.将随机变量的取值与概率密度函数相乘。
3.对结果进行积分，得到数学期望。
计算方差可以使用以下方法：1.计算数学期望。
2.将随机变量的取值与数学期望的差值的平方与概率密度函数相乘。
3.对结果进行积分，得到方差。
数学期望与方差的应用数学期望与方差作为描述随机变量特征的指标，在统计学和概率论中有重要的应用。
数学期望在实际问题中可以用于计算平均值，如统计学中的样本均值就是数学期望的一种估计。
数学期望的六个公式
数学期望的六个公式数学期望是一个概念，用于描述概率实验或随机变量的预期值，被广泛应用于统计学，信息论，投机策略和把数字概念应用于实际问题的其他领域。
数学期望有六个公式，它们是总和期望，乘积期望，定义期望，方差公式，协方差公式和零期望公式。
首先，总和期望公式定义为任何给定的两个事件X和Y的期望相加的结果，即E(X+Y) = E（X）+ E（Y）。
这意味着，如果一个随机变量X的期望值为3，而Y的期望值为4，那么X和Y的总和期望就为7。
其次，乘积期望公式定义为任何给定的两个事件X和Y的期望相乘的结果，即E（XY）=E（X）×E（Y）。
乘积期望不仅用于双重期望，而且还用于多重期望。
同样，如果一个随机变量X的期望值为3，而Y的期望值为4，那么X和Y的乘积期望就为12。
接下来是定义期望，即定义期望公式，它定义为分布的期望的加权平均值，其中每个可能的值X在函数f（x）上有不同的权重。
这个公式可以用来求解可能的联合分布的任何期望。
下一个是方差公式，即方差公式，它定义为一个随机变量与其期望之间的偏离度量，并且可以用来衡量概率分布的扩散程度。
方差公式可以表达为Var（X）= E（X-E（X）），记作σ2。
然后是协方差公式，也称为协方差矩阵，它定义为两个随机变量之间的度量，它表示两个随机变量之间的关系。
它可以用来衡量两个变量之间正负相关性，并且可以用来检测金融数据中的关联性。
协方差公式可以表达为Cov（X，Y）= E（XY）-E（X）E（Y），记作σxy。
最后，是零期望公式，它定义为任意离散变量的期望是0，即E （X）= 0。
它常用于信号处理，表示非零值时没有偏移。
以上就是数学期望的六个基本公式。
数学期望在统计学，信息论，投机策略和其他应用概率的领域都有广泛的应用，有助于我们对概率分布的理解和分析。