随机变量的数字特征未完

1、2023525,1,随机变量的数字特征,一,数学期望,方差二,原点矩与中心矩三,协方差与相关系数四,切比雪夫不等式与大数定律,基本内容,第三章,2023525,2,引例1加权平均成绩,为该生各门课程的算术平均成绩,设某学生四年大学各门功课成。

2、定理的推广设,为二元连续实函数,存在,若,为离散型,则,若,为连续型,概率密度为,则,例,设,的分布律如下,求,和,例,设,的概率密度如下,求,解,性质,性质,性质如果,相互独立,则有,二,数学期望的性质,性质,推广,设为个,则有,推广,若。

3、2,2随机变量的数字特征,怎样粗线条地描述r,v的特性,简单明了,特征鲜明,直观实用,随机变量的概率特性,分布函数,密度函数,分布律,要求,数学期望,方差,甲,乙两射手进行打靶训练,每人各打了100发子弹,成绩如下,怎样评估两人的成绩,甲。

4、多维随机变量函数的数字特征,多维随机变量函数的数字特征,复习1：期望,复习1：期望,多维随机变量函数的数学期望,定理 3.3.1 设 X, Y 是二维随机变量， Z gX, Y，则,EZ EgX, Y ,多维随机变量函数的数学期望定理 3.。

5、3,几种重要随机变量的数学期望及方差,方法1,第四章随机变量的数字特征,2,二项分布,1,两点分布,返回主目录,3几种期望与方差,第四章随机变量的数字特征,方法2,3几种期望与方差,第四章随机变量的数字特征,返回主目录,3几种期望与方差,第。

6、第三章随机变量的数字特征,一,基本内容,二,作业题略解,解,设表示停车的次数,三,其它习题略解,帕斯克分布,设事件在每次实验中发生的概率为,进行重复独立实验,直至事件发生次为止,需要进行的实验总次数的概率分布,解,表示直到事件发生次需要进行。

7、第四章随机变量的数字特征,基本要求,理解随机变量的数学期望与方差的概念,掌握它们的性质与计算方法,掌握计算随机变量函数的数学期望方法,掌握二项分布,泊松分布,正态分布和指数分布的数学期望和方差,了解协方差,相关系数,矩的概念,性质及计算方法。

8、它反映随机变量取值的平均水平,是随机变量的一个重要的数字特征,复习,数学期望,基本内容,一,方差的定义二,方差的性质,第二节方差,一,方差,问题的导入,引例比较甲乙两个射手的射击水平,分析,乙,甲,但是乙射手的波动性较大,不够稳定,为了数学。

9、2,2随机变量的数字特征,怎样粗线条地描述r,v的特性,简单明了,特征鲜明,直观实用,随机变量的概率特性,分布函数,密度函数,分布律,要求,数学期望,方差,甲,乙两射手进行打靶训练,每人各打了100发子弹,成绩如下,怎样评估两人的成绩,甲。

10、第七章随机变量的数字特征,数学期望,方差和标准差,中心极限定理,一,数学期望的引例,例如,某人的高数成绩为,则他们的平均成绩为,数学期望,设离散型随机变量的概率分布为,则称此级数为随机变量,的数学期望,简称期望或均值,定义,二,离散型随机变。

11、第三章随机变量的数字特征,一,随机变量的数学期望,二,随机变量函数的数学期望,三,数学期望的性质,1,数学期望,引例1分赌本问题,产生背景,A,B两人赌技相同,各出赌金100元,并约定先胜三局者为胜,取得全部200元,由于出现意外情况,在A。

12、概率论与数理统计,第章,随机变量的数字特征,年月日星期二,第四章随机变量的数字特征,本章主要内容数学期望方差协方差与相关系数,年月日星期二,在第二,三章我们讨论了随机变量的分布,这是关于随机变量的一种完整性描述但在实际问题中,要确定一个随机。

13、第章随机变量的数字特征,在下列句子中随机地取一单词,以,表示取到的单词所包含的字母个数,试写出,的分布律并求,解,根据题意,有的可能性取到个单词中的任意一个,它们的字母数分别为,所以分布律为,在上述句子的个字母中随机地取一个字母,以表示取到。

14、随机变量的数字特征与极限定理,第五章,在前面的课程中,我们讨论了随机变量及其分布,如果知道了随机变量,的概率分布,那么,的全部概率特征也就知道了,然而,在实际问题中,概率分布一般是较难确定的,而在一些实际应用中,人们并不需要知道随机变量的一。

15、第四章随机变量的数字特征,数学期望及其性质,方差及其性质,协方差与相关系数,契比雪夫不等式,常见的重要分布的数字特征,http,分布函数能完全描述随机变量的统计特性,但求分布函数常常是困难的,且在很多实际问题中,只需知道随机变量的某些特征。

16、1,第四章随机变量的数字特征,2,前面讨论了随机变量的分布函数,从中知道随机变量的分布函数能完整地描述随机变量的统计规律性,但在许多实际问题中,人们并不需要去全面考察随机变量的变化情况,而只要知道它的某些数字特征即可,例如,在评价某地区粮食。

17、202391,1,马尔可夫,Markov,不等式设,是只取非负值的随机变量,且具有数学期望E,则对于任意正数,有,第五节切比雪夫不等式与大数定律,证,仅就连续随机变量的情形来证明,设,的密度函数为f,202391,2,对于任意的正数,设,的。

18、上一讲我们介绍了随机变量的数学期望,它体现了随机变量取值的平均水平,是随机变量的一个重要的数字特征,但是在一些场合,仅仅知道平均值是不够的,例如,某零件的真实长度为a,现用甲,乙两台仪器各测量10次,将测量结果,用坐标上的点表示如图,若让你。

19、2023525,1,1,离散随机变量的数学期望,定义,设离散随机变量,的概率函数为,若级数,绝对收敛,则随机变量,的数学期望,简称期望或均值,为,否则,称,的数学期望不存在,数学期望,2023525,2,注1E,是一个常数,它是一种加权平均。

20、1,第四章随机变量的数字特征,分布函数能够完整地描述随机变量的统计特性,但在一些实际问题中,只需知道随机变量的某些特征,因而不需要求出它的分布函数,评定某企业的经营能力时,只要知道该企业人均赢利水平,例如,研究水稻品种优劣时,我们关心的是稻。