《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
CATALOGUE
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
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《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
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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