随机变量指数函数期望的公式-搜答案-搜搜做题作业网

X在（0,4）均匀分布.期望为2.

Dξ=（x1-Eξ）^2·p1+（x2-Eξ）^2·p2+……+（xn-Eξ）^2·pn=(x1)^2·p1-2x1p1Eξ+(Eξ)^2+…………+（xn)^2·pn-2xnpnEξ+(Eξ)^2p

以下记int^s_t表示从t到s积分,Infty表示无穷.lim表示当M趋于正无穷时的极限.E(x)=int^Infty_0xp(x)dx=lim(MF(M)-int^M_0F(x)dx)——分部积分

第一个红圈：1/2x^2表示的是x的原函数,也就是说1/2x^2对x求导即可得到x.第二个红圈：|右边分别有b和a,表示积分上下限的取值,也就是说x分别取b和a的值然后相减.第三个红圈：左边的式子,分

1、(4x-m)的积分结果为2x²-mx|[2000→m]=2m²-m²-2*2000²+2000m3m的积分结果为3mx|[m→4000]=12000m-3m

15E(X+Y+Z)=E(X)+E(Y)+E(Z)=1D(X+Y+Z)=D(X)+D(Y)+D(Z)+2[根号(D(X)D(Y))pxy+根号(D(X)D(Z))pxz+根号(D(Y)D(Z))pyz

“随机变量的均值”不是专业的表述.虽然英文有时也用mean表示数学期望,但是中文一般不这样说.随机变量的取值和广义密度函数(或者CDF的广义微分)乘积的Lebesgue积分称为数学期望.可以参考wik

当然不行啊,这是典型的误区,主要有以下两点.（1）期望的严格定义是∑xi*pi绝对收敛,注意是绝对,也就是说这和平常理解的平均值是有区别的.一个随机变量可以有平均值或中位数,但其期望不一定存在.（2）

g(x,y)代表任何一个以x,y为自变量的二元函数,但是并不排除x^2啊,g(x,y)=x^2+0*y^2,这完全可以啊.其实g(x,y)可以是任何一个表达式,哪怕是x+y+z呢,没有任何关系.只需要

不一定吧--设想全部自然数上的均匀分布.

方差和标准差都是刻画随机变量围绕期望的波动性的,标准差是通过方差来计算.方差和标准差大则波动性就大反之就小!

[E(x)]^2

解题思路：本题主要充分理解正态分布的意义,u即是数学期望,也是正态分布密度函数的对称轴.解题过程：正态分布是连续型的随机变量，记作X-N(u,g2),其中u为期望,也是正态分布密度函数的对称轴,g2是

y=a^x两边同时取对数：lny=xlna两边同时对x求导数：==>y'/y=lna==>y'=ylna=a^xlna

数学期望的公式

E=x1p1x2p2x3p3...xn*pn

y=(a^x+c)^(-1/x)=e^[ln(a^x+c)^(-1/x)]=e^{(-1/x)[ln(a^x+c)]}dy/dx=e^{(-1/x)[ln(a^x+c)]}×d{(-1/x)[ln(a

利用离散型随机变量期望公式求解出期望值一般情况下就是计算一个级数求和

想想二项分布泊松分布和0-1分布的关系就求出来了几何分布就是求级数的和函数自己算算呗查看原帖

利用二项分布的期望与方差间接计算.经济数学团队帮你解答.请及时评价.