随机变量xy的数学期望,数学期望和方差公式

随机变量xy的数学期望,数学期望和方差公式

2.二维随机变量函数的数学期望10xyXY12当假设随机变量相互独立时，请注意：可能无法推导出该类型随机变量，p(X)是对应于其他随机变量出现的概率，则Y=g(X)的数学期望为E(Y)=E[g(X)]=\sum_{i}g(X)p(X)\ \如果X是连续随机变量，f(X)是对应于另一个随机变量X的概率密度，p(Y)是Y的概率密度

∩△∩ 4.3随机变量函数的数学期望2.随机变量函数的数学期望定理1假设Y是随机变量的函数X：Y=g(X)，X是离散随机变量，其分布规律，如果绝对收敛，则设Y是随机变量的函数X：Y=g(X)，X是连续随机变量，其概率密度

4.特殊分布下两个随机变量之间的相关性。本讲继续介绍两个随机变量（二维随机变量）的一些性质，并探讨它们的独立性、数值特性（数学期望、条件期望、协方差）、相关性（1）X是离散随机变量，其分布规律为P{X=xk}=pk，k=1,2,,那么，随机变量的数学期望Y是(2)X是连续随机变量 变量，其概率密度为f(x)，则随机变量的数学期望Y为

对于连续随机变量X，其可能值是连续的，因此不能像离散随机变量那样直接对每个可能值进行加权平均。 对于连续随机变量的情况，我们需要使用积分来计算数学期望。 假设X的数学期望性质为：1.常数的期望是常数本身，写为E(C)=C。 2.一个常数乘以随机变量的期望X等于这个常数