第3章随机变量的数字特征优秀PPT.ppt
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1、第3章随机变量的数字特征现在学习的是第1页,共25页3.1 数学期望数学期望 1.1.数学期望的定义数学期望的定义数学期望是反映随机变量的平均取值情况的量数学期望是反映随机变量的平均取值情况的量.一、离散型随机变量的数学期望一、离散型随机变量的数学期望设设X的分布律的分布律:PX=xk=pk,k=1,2,收敛,定义收敛,定义X的数学期望的数学期望 二、连续型随机变量的数学期望二、连续型随机变量的数学期望设设X的概率密度为的概率密度为f(x),若若收敛,收敛,定义定义X的数学期望的数学期望若若现在学习的是第2页,共25页例例1 设袋中有设袋中有5个球,其中个球,其中2个白球,个白球,3个黑球,从
2、中任取个黑球,从中任取2个球,个球,记记X为取到的黑球数,求为取到的黑球数,求EX.解:解:C52=10,PX=0=1/10,PX=1=6/10,PX=2=3/10,X的分布律:的分布律:X 0 1 2P 0.1 0.6 0.3EX=0 0.1+1 0.6+2 0.3=1.21.数学期望的定义(续数学期望的定义(续1)现在学习的是第3页,共25页1.数学期望的定义(续数学期望的定义(续2)例例2 某车站每天某车站每天8:009:00,9:0010:00都恰有一辆客车到站,都恰有一辆客车到站,但到站时刻是随机的,且两者到站时间相互独立。规律为但到站时刻是随机的,且两者到站时间相互独立。规律为到站
3、到站 8:10 8:30 8:50时刻时刻 9:10 9:30 9:50概率概率 1/6 3/6 2/6一旅客一旅客8:20到车站,求他候车时间到车站,求他候车时间X(以分记以分记)的数学期望。的数学期望。解:解:X的分布律:的分布律:X 10 30 50 70 90PkEX=103/6+302/6+501/36+703/36+902/36=27.22(分分)3/62/61/61/61/63/61/62/6现在学习的是第4页,共25页1.数学期望的定义数学期望的定义(续(续3 3)例例3 有有2个相互独立工作的电子装置,其寿命个相互独立工作的电子装置,其寿命X1,X2服从同一指数分布,服从同一
4、指数分布,若将它们串联组成整机,求整机寿命(单位:小时)若将它们串联组成整机,求整机寿命(单位:小时)N的数学期望。的数学期望。概率密度:概率密度:解:解:N=minX1,X2,FN(z)=1-1-F(z)2,F(z)为为Xk的分布函数,的分布函数,现在学习的是第5页,共25页例例5 设设 X的概率密度为的概率密度为f(x)(柯西分布)柯西分布),求求EX.解解:由于由于发散发散,所以所以X的数学期望不存在的数学期望不存在.1.数学期望的定义(续数学期望的定义(续5)现在学习的是第7页,共25页几种重要分布的数学期望几种重要分布的数学期望一、离散型一、离散型X 0 1p 1-p pEX=pE(
5、X)=np2、二项分布、二项分布:XB(n,p),3、泊松分布、泊松分布:XP()PX=k=EX=k=0,1,2,1、0-1分布分布:分布律分布律PX=k=k=0,1,2,n现在学习的是第8页,共25页二、连续型二、连续型1、均匀分布、均匀分布:EX2、指数分布、指数分布:EX3、正态分布、正态分布:EX=现在学习的是第9页,共25页2.随机变量函数的数学期望随机变量函数的数学期望已知随机变量已知随机变量X的分布,我们需要计算的不是的分布,我们需要计算的不是X的期望,而是的期望,而是X的某的某个函数的期望,比如说个函数的期望,比如说g(X)的期望的期望.那么应该如何计算呢?那么应该如何计算呢?
6、一种方法是,因为一种方法是,因为g(X)也是随机变量,故应有概率分布,它的也是随机变量,故应有概率分布,它的分布可以由已知的分布可以由已知的X的分布求出来的分布求出来.一旦我们知道了一旦我们知道了g(X)的分的分布,就可以按照期望的定义把布,就可以按照期望的定义把Eg(X)计算出来计算出来.使用这种方法必须先求出随机变量函数使用这种方法必须先求出随机变量函数g(X)的分布,一般是的分布,一般是比较复杂的比较复杂的.那么是否可以不先求那么是否可以不先求g(X)的分布而只根据的分布而只根据X的分布求得的分布求得Eg(X)呢?呢?现在学习的是第10页,共25页 设设X是随机变量是随机变量,Y=g(X
7、),g(x)为实连续函数为实连续函数,且且E(g(X)存在存在,则:则:(1)若若X为离散型为离散型,PX=xi=pi,i=1,2,.,有有(2)若若X为连续型随机变量为连续型随机变量,概率密度为概率密度为 f(x),则则例例6.设随机变量设随机变量X的分布律为的分布律为X 0 1 2P 1/2 1/4 1/4求求E(X2+2).解解:E(X2+2)=(02+2)1/2+(12+2)1/4+(22+2)1/4=1+3/4+6/4=13/42.随机变量函数的数学期望(续随机变量函数的数学期望(续1)现在学习的是第11页,共25页2.随机变量函数的数学期望(续随机变量函数的数学期望(续2)例例7.
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