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x平方的期望和密度函数的关系
随机变量
X的平方的期望
E(X^2)为什么能延用X的分布
密度函数
f(x)?
答:
具体公式是 E(g(x))= ∫<-∞,+∞> g(x)*f(x)dx 这里把g(x)看成
x的
一个函数,x的密度是不会改变的,而每个x的值对应一个g(x)值 所以f(x)也是g(x)的函数值的
密度函数
随机变量
X的平方的期望
E(X^2)为什么能延用X的分布
密度函数
f(x)?
答:
个人认为分布密度函数积分后是概率,与X相对应。
无论X取多少次方,其基础的概率是相同的
。期待高手进一步回答。
x的平方的
数学
期望
怎么求?
答:
对于连续型随机变量, 其精髓在于其概率
密度函数
\( f(
x
) \)。当我们谈论 \(
X
\) 的
平方的期望
\( E(X^2) \),公式是这样的:数学期望 \( E(X^2) = \int_{-\infty}^{\infty} x^2 \cdot f(x) \, dx \)这里的积分表达了对所有可能取值 \( x \) 的平方乘以概率密度的加权...
概率论中E(
X平方
)
跟
E(X)平方有区别吗?
答:
2、平方的期望是x^2乘以密度函数求积分,期望的平方是求完期望在算平方
。离散型的方差也很明白了。也就是各个取值减去期望后平方在乘以对应的概率。3、方差是E(x-Ex)^2=E(x^2)-(Ex)^2,也就是平方的期望减去期望的平方。二者不能混为一谈,平方的期望是x^2乘以密度函数求积分。
请问,概率
密度函数
和
期望
值
的关系
答:
如果概率密度f(
x
)是偶函数,则xf(x)是奇函数,它在-∞到+∞的定积分是0,即期望为0。概率密度:f(x)=(1/2√πbai) exp{-(x-3)²/2*2} 根据题中正态概率
密度函数
表达式就可以立马得到随机变量的数学
期望和
方差:数学期望:μ = 3 方差:σ²= 2 ...
方差和
期望
怎么区分?
答:
E(
X平方
)表示的是,X平方即x^2的期望值,而E(X)^2 表示的是,X的期望值E(X),再进行平方。详细解释:1、离散型是取值乘以对应概率求和,连续型是在积分区间上x乘以
密度函数的
积分。方差是E(x-Ex)^2=E(x^2)-(Ex)^2,也就是
平方的期望
减去期望的平方。二者不能混为一谈。2、平方的...
怎么求
X平方的期望
,已知其概率
密度
答:
X平方的期望
= 积分_从-无穷到+无穷 x^2 f(x)dx 其中 f(x) 是概率
密度函数
。
ex
与
概率
密度的关系
答:
函数关系
。Ex是随机变量对应
的期望
值,等于随机变量
x
对应概率
密度函数
积分,所以Ex与概率密度是
函数的关系
。
概率论里面E(X)和E(
X的平方
)有什么
关系
吗
答:
2、
平方的期望
是
x
^2乘以
密度函数
求积分,期望的平方是求完期望在算平方。离散型的方差也很明白了。也就是各个取值减去期望后平方在乘以对应的概率。3、方差是E(x-Ex)^2=E(x^2)-(Ex)^2,也就是平方的期望减去期望的平方。二者不能混为一谈,平方的期望是x^2乘以密度函数求积分。
知道了
期望
如何求概率
密度函数
?
答:
一般的知道了期望是求不出概率
密度函数的
。如果是正态分布的话可以,因为正态分布的概率密度函数只取决于
期望和
方差。运用相关公式即可。由于随机变量X的取值 只取决于概率密度函数的积分,所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。更准确来说,如果一个
函数和X的
概率密度函数取值不同...
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