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概率加权函数
数学期望存在充分必要条件是什么?
答:
lim(n∞) [x1 * p1 + x2 * p2 + ... + xn * pn] = E[X]即数学期望的值等于所有可能取值的
概率加权
平均值,且这个值是有限的。对于连续型随机变量,如果其概率密度
函数
为 f(x),那么数学期望 E[X] 存在的充分必要条件是:lim(ε0+) [∫ (-∞ to x+ε) f(t) dt - ∫ (-...
为什么随机变量的数学期望一定存在?
答:
lim(n∞) [x1 * p1 + x2 * p2 + ... + xn * pn] = E[X]即数学期望的值等于所有可能取值的
概率加权
平均值,且这个值是有限的。对于连续型随机变量,如果其概率密度
函数
为 f(x),那么数学期望 E[X] 存在的充分必要条件是:lim(ε0+) [∫ (-∞ to x+ε) f(t) dt - ∫ (-...
数学期望的充要条件是什么?
答:
lim(n∞) [x1 * p1 + x2 * p2 + ... + xn * pn] = E[X]即数学期望的值等于所有可能取值的
概率加权
平均值,且这个值是有限的。对于连续型随机变量,如果其概率密度
函数
为 f(x),那么数学期望 E[X] 存在的充分必要条件是:lim(ε0+) [∫ (-∞ to x+ε) f(t) dt - ∫ (-...
数学期望的充要条件是什么?
答:
lim(n∞) [x1 * p1 + x2 * p2 + ... + xn * pn] = E[X]即数学期望的值等于所有可能取值的
概率加权
平均值,且这个值是有限的。对于连续型随机变量,如果其概率密度
函数
为 f(x),那么数学期望 E[X] 存在的充分必要条件是:lim(ε0+) [∫ (-∞ to x+ε) f(t) dt - ∫ (-...
线性
加权
法
答:
线性
加权
和可以理解为:\x0d\x0a假定有 n 个参数 x1,x2,x3...xn,对应权系数为 p1,p2,p3...pn 则其加权和为: \x0d\x0a\x0d\x0aS = p1*x1 + p2*x2 + p3*x3 + ... + pn*xn = ∑(pi*xi) \x0d\x0a这实际可以理解为
概率
论中的期望的推广\x0d\x0a\x0d\x0...
线性
加权
和法是什么?评价
函数
是什么? 还有个 权系数又是什么?_百度知 ...
答:
线性
加权
和可以理解为:假定有 n 个参数 x1,x2,x3.xn,对应权系数为 p1,p2,p3.pn 则其加权和为:S = p1*x1 + p2*x2 + p3*x3 + ...+ pn*xn = ∑(pi*xi)这实际可以理解为
概率
论中的期望的推广 如果将x1,x2,x3.xn,认为是某个歌手得分情况,但是这些打分的人的资格有高低,我们...
离散型随机变量的方差公式是什么?
答:
1^2 * p = p 所以由方差公式(2)得:D(X) = E(X^2) - (EX)^2 = p - p^2 = p(1-p) = pq 无论对于X或者X^2,都是一次随机变量,或者一次实验,不是什么未知的
函数
, 要通过题目的的随机变量到底是服从什么分配,然后才可以判断出该随机变量具有什么性质或者可以得出什么条件。
离散型随机变量的方差怎么计算?
答:
1^2 * p = p 所以由方差公式(2)得:D(X) = E(X^2) - (EX)^2 = p - p^2 = p(1-p) = pq 无论对于X或者X^2,都是一次随机变量,或者一次实验,不是什么未知的
函数
, 要通过题目的的随机变量到底是服从什么分配,然后才可以判断出该随机变量具有什么性质或者可以得出什么条件。
随机变量x的方差怎么求?
答:
1^2 * p = p 所以由方差公式(2)得:D(X) = E(X^2) - (EX)^2 = p - p^2 = p(1-p) = pq 无论对于X或者X^2,都是一次随机变量,或者一次实验,不是什么未知的
函数
, 要通过题目的的随机变量到底是服从什么分配,然后才可以判断出该随机变量具有什么性质或者可以得出什么条件。
随机变量的方差怎么求?
答:
1^2 * p = p 所以由方差公式(2)得:D(X) = E(X^2) - (EX)^2 = p - p^2 = p(1-p) = pq 无论对于X或者X^2,都是一次随机变量,或者一次实验,不是什么未知的
函数
, 要通过题目的的随机变量到底是服从什么分配,然后才可以判断出该随机变量具有什么性质或者可以得出什么条件。
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