离散型随机变量的数学期望,正态分布中,σ越大,曲线越()

离散型随机变量知识点总结 2023-10-19 22:46 766 墨鱼

离散型随机变量知识点总结

离散型随机变量的数学期望,正态分布中,σ越大,曲线越()

离散随机变量数学期望的经济决策应用示例1.风险决策示例1.舰队必须就是否下个月出发做出决定。类型随机变量X的概率分布为：1.随机变量X的概率分布为：求X的数学期望。 2、两台机床A、B同时加工零件，每批零件都生产出来。

直观上，X是线段[-1,1]上的随机点，且Y=X^2会比X更接近0，所以0附近的_Y(y)值更大。 2.随机变量的数学期望我们经常使用一些特征数来描述随机变量的特征。 2.1离散随机变量sxi的可能值与对应的概率p(xi)的乘积之和称为离散随机变量的数学期望（如果求和绝对收敛），记为E(x)，是简单算术平均值的推广，类似于

离散随机变量的数学期望定义：假设离散随机变量XXX的分布规律为：P{k=1,2,P{仅当它们的概率分布相等时它们才相等。它反映了随机变量X的可能值的真实平均值。不随可能值的顺序而改变。示例1：查找这个

数学期望是实验中每个可能结果的概率与其结果相乘的总和。它是最基本的数学特征之一。它反映了随机变量的平均值。周期离散随机变量的期望不一定存在。如果离散随机变量仅采用有限数量的值，则存在这样的期望。如果它的值是无穷大，它就不一定存在。请参考教材第59页的例4.5。上一篇：几何分布与指数

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