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ch概率论教案
chap4 R.V变量的数字特征; 一?加权平均数;或
后一种计算方法可认为是40,60,70,80,90和100这六个数的
加权平均数。一般地说，
有 其中
?i称为数xi的权重, 可见平均值即加权平均数。; 现引进r.v.X表示学生得分，则X有分布律
X 40 60 70 80 90 100
P 1/40 6/40 9/40 15/40 7/40 2/40
40P{X=40}+60P{X=60}+70P{X=70}+80P{X=80}+90P{X=90}+100P{X=100}
即取值乘取值的概率相加即得平均值。这就是r.v.的数学期
望的概念; §4.1 数学期望; §4.1 数学期望; §4.1 数学期望; §4.1 数学期望; §4.1 数学期望;例1 用Y表示伯努利试验中首次成功时失败的次数，则
Y~P{Y= k}=(1-p)k p, k=0, 1, 2, …, ;例4 设随机变量X～N(0,1),Y=2X-1,求EY。
例5 设（X，Y）的密度函数为：
求E（XY）
例6 将n个球放入M个盒子中，设每个球落
入各个盒子是等可能的，求有球的盒子数
X的均值。; §4.2 方 差; §4.2 方 差; §4.3 矩、协方差与相关系数; §4.3 矩、协方差与相关系数; §4.3 矩、协方差与相关系数; §4.3 矩、协方差与相关系数; §4.3 矩、协方差与相关系数;§4.3 矩、协方差与相关系数;; 二维离散随机变量的数字特征; 二维连续随机变量的数字特征
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