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随机变量的期望、方差的计算-华北电力大学成人教育学院VIP免费

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第1页共6页编号:时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第1页共6页随机变量的期望、方差的计算方法辛开远,杨玉华与随机变量有关的某些数值,虽然不能完整的描述随机变量,但能描述随机变量在某些方面的重要特征。这些数学特征在理论与实践上都具有重要的意义,本文介绍一维随机变量的常用数字特征:数学期望、方差。一、数学期望1.设离散型随机变量X的分布律为:p{X=xk}=pk,xk=1,2,…如果级数∑k=1+∞xkpk绝对收敛,则称级数∑k=1+∞xkpk的和为随机变量X的数学期望,即E(x)=∑k=1∞xkpk2.设连续型随机变量X的概率密度为f(x),若积分∫−∞+∞xf(x)dx绝对收敛,则称积分∫−∞+∞xf(x)dx的值为随机变量X的数学期望,即E(x)=∫−∞+∞xf(x)dx3.数学期望的性质(1)E(C)=C,(C为常数)(2)E(kX)=kE(X),(k为常数,X是随机变量)(3)E(X+Y)=E(X)+E(Y),(X,Y是两个随机变量)(4)若X,Y是相互独立的随机变量,则有E(XY)=E(X)E(Y)二、随机变量的函数的数学期望设Y是X的函数,Y=g(X)。1.当X是离散型随机变量时,X的分布律为p{X=xk}=pk,k=1,2,…若级数∑k=1+∞g(xk)pk绝对收敛,则函数Y的数学期望为第2页共6页第1页共6页编号:时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第2页共6页E(Y)=E[g(X)]=∑k=1+∞g(xk)pk2.当X是连续型随机变量时,X的概率密度为f(x),若积分∫−∞+∞g(x)f(x)dx绝对收敛,则函数Y的数学期望为E(Y)=E[g(X)]=∫−∞+∞g(x)f(x)dx三、方差设X是一个随机变量,若E{[X−E(X)]2}存在,则称它为X的方差,记作D(X),即D(X)=E{[X−E(X)]2}则称√D(X)为X的均方差或者标准差。1.若X是离散型随机变量,则D(X)=∑k=1+∞[xk−E(X)]2pk2.若X是连续型随机变量,则D(X)=∫−∞+∞[x−E(X)]2f(x)dx方差D(X)反映了随机变量X取值分散的程度,D(X)越小,X的取值越集中。3.方差的性质(1)D(X)≥0;(2)D(C)=0,(其中C是常数);(3)D(kX)=k2D(X),其中k是常数,(4)若X,Y是两个相互独立的随机变量,则有D(X+Y)=D(X)+D(Y)(5)D(X)=0的充分必要条件是p{X=C}=1,这里C=E(X);(6)D(X)=E(X2)−[E(X)]2常用公式(6)计算方差。四、矩1.X为离散型随机变量第3页共6页第2页共6页编号:时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第3页共6页(1)若E(Xk)=∑i=1+∞xikpi,k=1,2,…,存在,则称它为X的k阶原点矩。(2)若E{[X−E(X)]k}=∑i=1+∞[xi−E(X)]kpi存在,则称它为X的k阶中心矩。2.X为连续型随机变量(1)E(Xk)=∫−∞+∞xkf(x)dx存在,则称它为X的k阶原点矩。(2)若E{[X−E(X)]k}=∫−∞+∞[x−E(X)]kf(x)dx存在,则称它为X的k阶中心矩,其中,f(x)为X的概率密度。五、关于两个随机变量的函数Z=g(X,Y)的数学期望1.设(X,Y)是二维离散型随机变量,若其分布律为p{X=xi,Y=yi}=pij,(i,j=1,2,…),则E(Z)=E[g(X,Y)]=∑¿j=1+∞∑i=1+∞g(xi,yj)pij¿这里,等式右端的级数绝对收敛。2.设(X,Y)是二维连续型随机变量,若其概率密度为f(x,y)则E(Z)=E[g(X,Y)]=∫¿−∞+∞∫−∞+∞g(x,y)f(x,y)dxdy¿这里,等式右端的级数或积分绝对收敛。六、协方差和相关系数1.设(X,Y)是二维随机变量,若E{[X−E(X)][Y−E(Y)]}存在,则称它是X和Y的协方差,记作Cov(X,Y),即Cov(X,Y)=E{[X−E(X)][Y−E(Y)]}(1)当(X,Y)为离散型随机变量时,Cov(X,Y)=∑¿j=1+∞∑i=1+∞[xi−E(X)][yj−E(Y)]pij¿(2)当(X,Y)是连续随机变量时,第4页共6页第3页共6页编号:时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第4页共6页Cov(X,Y)=∫−∞+∞[x−E(X)][y−E(Y)]f(x,y)dxdy其中,f(x,y)是(X,Y)的概率密度。2.若D(X)>0,D(Y)>0,则称ρxy=Cov(X,Y)√D(X)√D(Y)为X和Y的相关系数。七、例题分析例1.设随机变量X的分布律为,求:E(X),E(X2),D(X)。解:E(X)=(−2)×0.4+0×0.3+2×0.3=−0.2E(X2)=(−2)2×0.4+02×0.3+22×0.3=2.8D(X)=E(X2)−[E(X)]2=2.8−(−0.2)2=2.76例2.设随机变量X1,X2的概率密度分别为fX1(x)¿{2e−2x,x≻0¿¿¿,fX2(x)¿{4e−4x,x≻0¿¿¿求:E(X1+X2),D(X1),D(X2)。解:E(X1+X2)=E(X1)+E...

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