概率论与数理统计-数学期望课件.ppt
- 【下载声明】
1. 本站全部试题类文档,若标题没写含答案,则无答案;标题注明含答案的文档,主观题也可能无答案。请谨慎下单,一旦售出,不予退换。
2. 本站全部PPT文档均不含视频和音频,PPT中出现的音频或视频标识(或文字)仅表示流程,实际无音频或视频文件。请谨慎下单,一旦售出,不予退换。
3. 本页资料《概率论与数理统计-数学期望课件.ppt》由用户(晟晟文业)主动上传,其收益全归该用户。163文库仅提供信息存储空间,仅对该用户上传内容的表现方式做保护处理,对上传内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知163文库(点击联系客服),我们立即给予删除!
4. 请根据预览情况,自愿下载本文。本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
5. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007及以上版本和PDF阅读器,压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 概率论 数理统计 数学 期望 课件
- 资源描述:
-
1、Ch4-1第四章第四章 随机变量的数字特征随机变量的数字特征Ch4-2 分布函数能完整地描述 r.v.的统计特性,但实际应用中并不都需要知道分布函数,而只需知道 r.v.的某些特征.判断棉花质量时,既看纤维的平均长度平均长度 平均长度越长,偏离程度越小,质量就越好;又要看 纤维长度与平均长度的偏离程度纤维长度与平均长度的偏离程度例如例如:Ch4-3 考察一射手的水平,既要看他的平均环数是否高,还要看他弹着点的范围是否小,即数据的波动是否小.由上面例子看到,与 r.v.有关的某些数值,虽不能完整地描述 r.v.但能清晰地描述 r.v.在某些方面的重要特征,这些数字特征在理论和实践上都具有重要意义
2、.Ch4-4q r.v.的平均取值 数学期望 q r.v.取值平均偏离均值的情况 方差q 描述两 r.v.间的某种关系的数 协方差与相关系数本本章章内内容容随机变量某一方面的概率特性 都可用数字数字来描写Ch4-54.1 数学期望数学期望加 权 平 均初赛复赛决赛总成绩算术平均甲乙90 85 53 228 7688 80 57 225 75胜者 甲 甲 乙 甲 甲3:3:4 2:3:5 2:2:6 73.7 70.0 66.8 73.2 70.1 67.8 甲 乙 乙引例引例 学生甲乙参加数学竞赛,观察其胜负Ch4-60.70为这 3 个数字的加权平均5.0533.0852.09031iiip
3、x称数学期望的概念源于此Ch4-7 设 X 为离散 r.v.其分布为,2,1,)(kpxXPkk若无穷级数1kkkpx其和为 X 的数学期望 记作 E(X),即1)(kkkpxXE数学期望的定义数学期望的定义绝对收敛,则称定义定义Ch4-8设连续 r.v.X 的 d.f.为)(xf若广义积分dxxxf)(绝对收敛,则称此积分为 X 的数学期望记作 E(X),即dxxxfXE)()(数学期望的本质数学期望的本质 加权平均加权平均 它是一个数不再是它是一个数不再是 r.v.r.v.定义定义Ch4-9例例1 1 X B(n,p),求 E(X).解解nkknkknppkCXE0)1()(nkknkpp
4、knknnp1)1()1(1)1()!()!1()!1(10)1(1)1(nkknkknppCnpnp特例 若Y B(1,p),则 E(Y)pCh4-10例例2 2 X N(,2),求 E(X).解解dxexXEx222)(21)(dueuuux2221)(令Ch4-11常见常见 r.v.的数学期望的数学期望分布期望概率分布参数为p 的 0-1分布pXPpXP1)0()1(pB(n,p)nkppCkXPknkkn,2,1,0)1()(npP(),2,1,0!)(kkekXPkCh4-12分布期望概率密度U(a,b)其它,0,1)(bxaabxf2ba E()其它,0,0,)(xexfx1N(,
5、2)222)(21)(xexfCh4-13注意注意 不是所有的不是所有的 r.v.都有数学期望都有数学期望例如:柯西(Cauchy)分布的密度函数为xxxf,)1(1)(2dxxxdxxfx)1(|)(|2但发散它的数学期望不存在!Ch4-14q 设离散 r.v.X 的概率分布为,2,1,)(ipxXPii 若无穷级数1)(iiipxg绝对收敛,则1)()(iiipxgYEq 设连续 r.v.的 d.f.为f(x)dxxfxg)()(绝对收敛,则dxxfxgYE)()()(若广义积分 r.v.函数函数 Y=g(X)的数学期望的数学期望一维一维Ch4-152XY ip7.03.013.004.0
6、)1()()(2222XEYE例例3 3 设随机变量X的概率分布律如表,Y=X2,求E(Y)。解 由定理,有 E(Y)=E(X2)=(-1)20.4+020.3+120.3=0.7X P-1 0 1 0.4 0.3 0.3Ch4-16解例例4 4 已知 X U(,1),Y=X 2,求 E(Y)3121)()()(102112dxxdxxdxxfxgYECh4-17q 设离散 r.v.(X,Y)的概率分布为,2,1,),(jipyYxXPijjiZ=g(X,Y),1,),(jiijjipyxg绝对收敛,则1,),()(jiijjipyxgZE若级数二维二维Ch4-18q 设连续 r.v.(X,Y
7、)的联合 d.f.为f(x,y),Z=g(X,Y),dxdyyxfyxg),(),(绝对收敛,则 dxdyyxfyxgZE),(),()(若广义积分Ch4-19例例 设(X,Y)N(0,1;0,1;0),求22YXZ的数学期望.解解dxdyyxfyxZE),()(22 dxdyeyxyx2222221 2002221drdrerr2Ch4-20q E(C)=Cq E(aX)=a E(X)q E(X+Y)=E(X)+E(Y)CXEaCXaEniiiniii11)(q 当X,Y 独立时,E(X Y)=E(X)E(Y).数学期望的性质数学期望的性质常数Ch4-21性质 4 的逆命题不成立,即若E(X
8、 Y)=E(X)E(Y),X,Y 不一定独立反例见附录反例见附录 1 1注注Ch4-22例例 设二维 r.v.(X,Y)的 d.f.为其它,0,10,20),31(41),(2yxyxyxf求E(X),E(Y),E(X+Y),E(X Y),E(Y/X)解解 dxdyyxxfXE),()(20102)31(41dyyxdxx34 dxdyyxyfYE),()(20102)31(41dyyyxdx85Ch4-2324478534)()()(YEXEYXE)(XYE658534由数学期望性质X,Y 独立 dxdyyxfxyXYE),(20102)31(2121dyyydx)()(321585XEYE
展开阅读全文