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E(E(x))
数学期望
E(x)
和D(X)怎么求
答:
数学期望为设X是一个随机变量,若E{[X-
E(X)
]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差,而σ(X)=D(X)^0.5(与X有相同的量纲)称为标准差(或方差)。
X,Y服从二维正态,不独立,
E(X)
=E(Y)=0,E(X²)=E(Y²)=1,求E(X...
答:
解:由题设条件,D(X)=E(X²)-[
E(X)
]²=1,D(Y)=E(Y²)-[E(Y)]²=1。由相关系数计算公式,有r=[E(X²Y²)-E²(X)E²(Y)]/√[D(X)D(Y)]=E(X²Y²)。∴E(X²Y²)=r。供参考。
概率论:关于全期望公式
E(E
[X|Y])=
EX
的证明有一步想不通
答:
边缘概率密度公式 f(x)=联合密度函数对y的积分 因为E(Y)是个常数,它代表均值,对于给定的概率分布,其均值是固定的,可以看成常数a => E{aX}=aE(X)=
E(X)E(
Y) XY不独立也成立的。连续型的期望就是一个积分,积分运算是线性的,也就是说两项和的积分等于两项分别积分后的和。∫(A+B) ...
e(xy)=
e(x)e(
y),则独立吗?
答:
不一定。X Y相互独立可以推出E(XY)=
E(X)E(
Y) ,但它的逆命题不成立。所以X和Y的协方差cov(X,Y)=E(XY) - E(X)E(Y)=0,故X和Y的相关系数ρ=cov(X,Y) / (√DX *√DY) =0。ρ反映的是变量X与Y之间线性相关的密切程度,ρ越小则X和Y之间的线性相关程度越低,而ρ=0故X与Y不...
协方差中Cov(X,Y)=E(XY)-
E(X)E(
Y),这里的E(XY)怎样计算,举个例子呗...
答:
E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10 E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02 Cov(X,Y)=E(XY)-
E(X)E(
Y)=23.02-2×10=3.02 此外:还可以计算:D(X)=E(X²)-E²(X)=(1.1²+1.9²+3²)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77...
一个概率论问题
E(X)
和E(Y)分别怎么算 难道不是求原导数然后代数吗 学 ...
答:
你好!注意,求
E(X)
时,第一步对y积分时,x是作为常数处理的。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
已知随机变量X的
E(X)
=1.2,D(X)=0.3,求E(2X+4),D(3X-5)
答:
你好,E(2X+4)=2E(X)+4=2*1.2+4=6.4 D(3X-5)=D(3X)=3^2*D(X)=9*D(X)=2.7 大概原因就是 1.X的线性变化的期望等于X的期望的线性变化,也就是说E(aX+b)=a*
E(X)
+b 2.加减常数不影响X的方差:D(X+a)=D(X)3.aX的方差是X的方差的a的平方倍:D(aX)=a^2*D(X)如...
设二维随机变量(X,Y)联合概率密度密度如图,求
E(X)
E(Y) E(XY)。_百 ...
答:
①先求出X、Y的边缘分布密度函数。根据定义,X的边缘分布密度函数fX(x)=∫(0,2)f(x,y)dy=2x。同理,Y的边缘分布密度函数fY(y)=∫(0,1)f(x,y)dx=y/2。②求期望值。按照定义,
E(X)
=∫(0,1)xfX(x)dx=∫(0,1)2x²dx=2/3。同理,E(Y)=∫(0,2)yfY(y)dy=∫(0,2...
E(X
²)等于什么? 有关数学期望
答:
记D(x)为该数据的方差,
E(x)
为期望,则D(x)=E(x^2)-[E(x)]^2,这样就可以把E(X²)求出来,或者直接用定义法求也可以。数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。期望值是基础概率学的升级版,是所有管理决策的过程...
设随机变量x的是学期望为
E(x)
,方差为D(x),证明对任意常数C,都有E(x...
答:
简单计算一下即可,答案如图所示
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