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E(E(x))
概率论:关于全期望公式
E(E
[X|Y])=
EX
的证明有一步想不通
答:
边缘概率密度公式 f(x)=联合密度函数对y的积分 因为E(Y)是个常数,它代表均值,对于给定的概率分布,其均值是固定的,可以看成常数a => E{aX}=aE(X)=
E(X)E(
Y) XY不独立也成立的。连续型的期望就是一个积分,积分运算是线性的,也就是说两项和的积分等于两项分别积分后的和。∫(A+B) ...
已知概率密度 求数学期望
E(X)
和E(Y)
答:
密度函数的e的指数上有(x-...)^2然后减号后面的即
E(X)
然后E(Y)是(y-...)^2减号后面的。
二项分布中的D(X),
E(X)
是什么意思?
答:
D(X)=E[X-
E(X)
]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。因为X服从二项分布B(n,p),所以E(X)=np,D(X)=npq而方差D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2,因为E(X^2)=D(X)+[E(X)]^2=npq+(np)^2=np(q+np),即E(X^2)=np(np+q)...
e(xy)=
e(x)e(
y)说明什么
答:
e(xy)=
e(x)e(
y)说明X和Y的协方差cov(X,Y)=E(XY)-
E(X)E(
Y)=0,故X和Y的相关系数ρ=cov(X,Y)/(√DX*√DY)=0。ρ反映的是变量X与Y之间线性相关的密切程度,ρ越小则X和Y之间的线性相关程度越低,而ρ=0故X与Y不相关,但是不相关只是表明X与Y没有线性相关的关系,不代表它们...
您好 我想问一下为什么 E [YE(X)]=
E (X)
答:
里面的
E(x)
是当成常数来看,而y是变量,所以用公式E(cx)=cE(x),即可得到
如何求二项分布的E(X^2)与
E(X)
^2。
答:
因为X服从二项分布B(n,p), 所以
E(X)
=np, D(X)=npq而方差D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2,因为E(X^2)=D(X)+[E(X)]^2=npq+(np)^2=np(q+np),即E(X^2)=np(np+q)二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果,而且两种结果发生与否互相对立,并且相互...
期望值
E(X
Y
)
怎么求,X,Y不独立
答:
如果有联合分布律的话,
E(X
Y)=(X1)* (Y1)*(P1)+ (X2)*( Y2)*(P2)+…以此联合分布表为例:
...和期望的证明题,越多越好 ,有答案,
E(E(X
|Y
))
=
E(X)
答:
数学期望和方差的性质 E(Y),= E(3X +2)= 3
E(X)
+2 = 15 +2 = 17 D(Y)= D(3X +2)= 9D(X 0)= 9。
设随机变量X~E(3)则
E(X)
等于什么D(X)等于什么?
答:
这里的E(3)就表示 参数λ=3的指数分布 记住基本性质 E(λ)的指数分布,其期望
E(X)
=1/λ 而方差D(X)=1/λ²现在X~E(3),于是E(X)=1/3,而D(X)=1/9
E(X-
E(X))
等于多少
答:
对于任何一个随机变量数学期望是一个常数,所以可以令
E(X)
=c。则你的问题就成为E(X-c)=E(X)-c=c-c=0
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