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概率论与数理统计期望的性质
概率论与数理统计
第四章 随机变量的数字特征
答:
常用连续型随机变量的数学期望 : 均匀分布: ;指数分布 ;正态分布 直观解释:数学
期望的性质
定理 :严格意义上常数 不具有随机性,从而不是随机变量。但在
概率论
中,称它为服从 参数为c的退化分布 ,分布律为 。性质(2)、(3)、(4)可推广至多维随机变量的情形:方差和标准差刻画随机变...
概率论与数理统计
数学
期望的性质
中为什么E(k) = k 求分析
答:
用数学语言表达就是:支持某项属性的事件发生得愈多,则该属性成立的可能性就愈大。http://wiki.mbalib.com/wiki/%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E6%B3%95%E5%88%99
概率论与数理统计的
公式及定义总结
答:
概率论与数理统计是考研数学重要组成部分。概率论与数理统计非常强调对基本概念、定理、公式的深入理解
。重要基本知识要点如下:一、考点分析1.随机事件和概率,包括样本空间与随机事件;概率的定义与性质(含古典概型、几何概型、加法公式);条件概率与概率的乘法公式;事件之间的关系与运算(含事件的独立性...
概率论与数理统计
总结
答:
概率论与数理统计的研究的对象就是随机现象
,随机现象就是在一定的条件下不总是出现相同的结果的现象,也就是不能肯定的确定结果的现象就统称为随机现象。现实生活中有很多的随机现象比如同一学校统一专业的学生考上研究生的现象就是随机现象,你不能说哪一个学生肯定能够考上某所学校但是你能根据这所学校往年的数据估...
概率论与数理统计
求方差问题D(X+Y)怎么算?
答:
4)数学
期望
E(X)=0,方差D(X)=4;Y~N(2,3/4)数学期望E(Y)=2,方差D(Y)=4/3。由X,Y相互独立得:E(XY)=E(X)E(Y)=0×2=0,D(X+Y)=D(X)+D(Y)=4×4/3=16/3,D(2X-3Y)=2²D(X)-3²D(Y)=4×4-9×4/3=4 ...
初三所有数学公式!急用
答:
切比雪夫不等式给出了在未知X的分布的情况下,对
概率
的一种估计,它在理论上有重要意义。(2)
期望的性质
(1) E(C)=C(2) E(CX)=CE(X)(3) E(X+Y)=E(X)+E(Y),(4) E(XY)=E(X) E(Y),充分条件:X
和
Y独立; 充要条件:X和Y不相关。(3)方差的性质 (1) D(C)=0;E(C)=C(2) D(aX)...
离散型随机变量都
有什么性质
?
答:
然后将得到的积相加而得到的数值。期望反映了随机变量取值的平均水平。离散型随机变量的方差是指每个取值
与期望
之差的平方乘以其对应的概率,然后将得到的积相加得到的数值。方差反映了随机变量取值的分散程度。离散型随机变量在
统计
学
和概率论
中有着重要的应用。
概率论
、
统计
常见面试问题2
答:
设X为随机变量,
期望
值为u ,标准差为σ 。对于任何实数k>0 实验次数越多,样本均值趋向于总体的均值 实验次数越多,样本均值的分布趋向于正态分布。 参数估计(parameter estimation),
统计
推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。 从估计形式看,区分为点估计与区间估计: 从构造估计...
概率
方法在不等式证明中的应用 相关文献及资料
答:
根据数学
期望的性质
及“若随机变量与相互独立时,有”,可得 由于 ,从而 例3 证明:.证明 将结论变形为 ,则可设随机变量与相互独立,于是的
概率
分布为 ,的概率分布为 ,则 ,,,又因为 从而 亦即 .5 利用“柯西—许瓦兹不等式”[5]来证明不等式 考虑实变量的二次函数 因为对一切,有,所以...
概率论
有实践课吗
答:
有
概率论与数理统计
实践课。
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