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第十二讲期望、矩与方差
本次课讲授第三章的314-33
下次课讲授第三章的34—第四章的41
下次上课时交作业9,即P37-38
重点:期望、方差。
难点:同上
第十二讲期望与方差
复习:离散变量乘概率,必然求和期望值;
泊松二p
几何级数倒概率。
复习2:连续概率换密度,求和变成样本积
均匀一半加b,指数参数分之
离散变量:E(X)=∑P(x);连续变量(X)=()
e-dx[(a+1)=a(a),r(m)=(n-1)!
例11-41设随机变量X的概率分布为:
2
2
X=x)0.100.200.250.200.150.10
求随机变量函数Y=X2的数学期望
第十一讲最大最小分布与数学期望
解Ex)=∑p(y)=Ex)p(x)=∑xp(x)
=(-2)2×0.10+(-1)2×0.20+02×0.25+12×0.20+22×0.15+32×0.10
2.30
例114-2已知~P(4),试求E(x2)
解:实际Ⅰ=X2求EY)
E(X)=
∑k
k
e
=e he=h
kd(k-1)!
E(X)=∑g(P(k)=∑k2n,e
k=0
∑2-k+k)ne=∑kk
+k
k=0
k=0
k=0
第十一讲最大最小分布与数学期望
k-2
(k-2
1+E(X)=ee+=2+2
例114-3设X~e(),试求E(X2)
e
x0
解:由已知:f(x)
其它’y=8(X)=x2
E(Y)=∫y(My=」g(x)r(xMx
令=x,dx=a则E(x2)=2en)=
r(3)=-,;I(2+1)=,I(2)=
r()=rxa-ledx [r(a+1)=al(a),I(n)=0-11
第十一讲最大最小分布与数学期望
例11-4-4对球的直径作近似测量,设其值均匀分布在区间[a,
b]内,求球体积的数学期望
解设随机变量X表示球的直径,Y表示球的体积,依题意,X
的概率密度为
b-aa≤x≤b,
其他
设球的体积为Y,则:Y=zX3=g(X)
所以,E(Y)=Eg(X)=E(n)=(x)(x)x
dx
xdx=-(a+b)(a2+b
b=a)
24
第十一讲最大最小分布与数学期望
二维随机变量条件下的单变量数学期望
1已知离散变量,Y)的P(x1,y1)
Pk(x)=∑P(x,y,由均值定义
E(X)=∑xPx(x)=∑∑xP(x,y)
类似地,E(Y)=∑yP(y)=∑∑yP(x;,y)
2已知连续变量Q,Y)的f(x,y):
∫x(x)=∫(x,y小,由均值定义:
E(X)
tr lax
x( f(r, y)dy ydx
xf(r, y )dxdy
同理:E()=「y=厂y(x,yh
第十一讲最大最小分布与数学期望
3已知离散变量,Y)的P(x,y)和函数=g(X,Y):
zk=8(x,y),其中:i=1,2,…,j=1,2,…
P(x)=∑∑P(x,y函数的均值定义
Eg(x,Y)=E(Z)=∑P()=∑∑∑P(x,y)
∑∑∑g(x,y(x,y)=∑∑g(x,y)(x,y)
4已知连续变量∝,Y)的(x,y)和其函数=g(X,Y)
Eg(x,Y=∑∑g(x,y(x,y)=∑∑(x,y)p(x,y)
∑∑g(x,y
P(△D)
△D
A=∑∑g(x,y)f(x,y)D=
∴Ex,]。(x,)f(x,yMd
2例题第,一讲最大最小分布与数学期望
例12-1-1
设二维随机变量(X,Y)服从区域D={(x,y)0≤1,0ysr}
上的均匀分布求E(X,E(Y,E(XY
解;SD
d=2由均匀分布定义
2
2,0≤x≤1,0≤y≤x
∫(x,y)
0.
其它
++00
E(X)=
rf(r, y )drdy
2xdxdy=[2xdxl dy=[2xdx
E(则(xyM=小 ydxdy=[xz、1
+∞P+
第十:谢最大最小分布与数学期望
E(XY=
了。xyf(x,ykxd
2xydxdy= 2xdx
复习3:函数期望代变量,幂指出现伽马积;
二维要用一维推,两次求和二重积。
第十二讲期望与方差
二、关于数学期望的定理
1定理与公式
定理(1,2)E(a+bX)=a+bE(X)
证明若X是一离散型随机变量,令Y=a+bX=g(X)则:
E+bX)=E(Y=∑g(Xp(X)=∑(a+bx)(x
a∑px)+b∑xp(x)=a+bE(X)
若X是一连续型随机变量,则有:
E(a+bX)=Eg(x)-∫8(X)f(x)dx=Q+bx)(x)tx
=J。f(x)d+b厂(x)dx=a+bE(X
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