B第4章随机变量的数字特征浙江农林汇总.ppt
《B第4章随机变量的数字特征浙江农林汇总.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《B第4章随机变量的数字特征浙江农林汇总.ppt(104页珍藏版)》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、概率论与数理统计概率论与数理统计概率论与数理统计第第2 2页页返回目录返回目录第四章第四章 随机变量的数字特征随机变量的数字特征1随机变量的数学期望随机变量的数学期望2随机变量的方差随机变量的方差3协方差与相关系数协方差与相关系数第四章习题课第四章习题课概率论与数理统计概率论与数理统计第第3 3页页返回目录返回目录第四章第四章 随机变量的数字特征随机变量的数字特征概率论与数理统计概率论与数理统计第第4 4页页返回目录返回目录1随机变量的数学期望随机变量的数学期望引例引例 设某射击手在同样的条设某射击手在同样的条件下件下,瞄准靶子相继射击瞄准靶子相继射击90次次,(命中的环数是一个随机变量命中的
2、环数是一个随机变量).射中次数记录如下射中次数记录如下试问试问:该射手每次射击平均命中靶多少环该射手每次射击平均命中靶多少环?命中环数命中环数 k命中次数命中次数频率频率概率论与数理统计概率论与数理统计第第5 5页页返回目录返回目录解解平均射中环数平均射中环数设射手命中的环数为随机变量设射手命中的环数为随机变量 Y.概率论与数理统计概率论与数理统计第第6 6页页返回目录返回目录 平均射中环数平均射中环数频率随机波动频率随机波动随机波动随机波动随机波动随机波动 稳定值稳定值 “平均射中环数平均射中环数”的稳定的稳定值值 “平均射中环数平均射中环数”等于等于射中环数的可能值与其概率之积的累加射中环
3、数的可能值与其概率之积的累加概率论与数理统计概率论与数理统计第第7 7页页返回目录返回目录1.1离散型随机变量的数学期望离散型随机变量的数学期望不存在不存在 概率论与数理统计概率论与数理统计第第8 8页页返回目录返回目录所以所以A的射击技术较的射击技术较B的好的好.0.30.50.20.60.10.3概率10981098击中环数XBA射手名称例例 有有A,B两射手,他们的射击技术如表所示,试两射手,他们的射击技术如表所示,试问哪一个射手本领较好?问哪一个射手本领较好?解解 A射击平均击中环数为射击平均击中环数为B射击平均击中环数为射击平均击中环数为概率论与数理统计概率论与数理统计第第9 9页页
4、返回目录返回目录 解解 分布律为:分布律为:平均废品数为:平均废品数为:概率论与数理统计概率论与数理统计第第1010页页返回目录返回目录例例 设随机变量设随机变量X具有如下的分布,求具有如下的分布,求E(X).解解 虽然有虽然有但是但是因此因此E(X)不存在不存在.=?=?概率论与数理统计概率论与数理统计第第1111页页返回目录返回目录1.2连续型随机变量的数学期望连续型随机变量的数学期望离散型随机变量离散型随机变量X的数学期望为的数学期望为自然要问连续型随机变量自然要问连续型随机变量X的数学期望是什么的数学期望是什么?概率论与数理统计概率论与数理统计第第1212页页返回目录返回目录设设p(x
5、)是连续型随机变量是连续型随机变量X的密度函数的密度函数,取分点取分点x0 x1xn+1则随机变量则随机变量X落在落在xi=(xi,xi+1)中的概率为中的概率为与与X近似的随机变量近似的随机变量Y的数学期望为的数学期望为由微积分知识自然想到由微积分知识自然想到X的数学期望为的数学期望为概率论与数理统计概率论与数理统计第第1313页页返回目录返回目录不存在不存在 概率论与数理统计概率论与数理统计第第1414页页返回目录返回目录例例 设随机变量设随机变量X的概率密度函数为的概率密度函数为试求试求X的数学期望的数学期望.解解概率论与数理统计概率论与数理统计第第1515页页返回目录返回目录例例 若随
6、机变量若随机变量X的概率密度函数为的概率密度函数为问随机变量问随机变量X的数学期望的数学期望E(X)是否存在是否存在.解解所以所以E(X)不存在不存在.但但概率论与数理统计概率论与数理统计第第1616页页返回目录返回目录1.3随机变量函数的数学期望随机变量函数的数学期望 概率论与数理统计概率论与数理统计第第1717页页返回目录返回目录概率论与数理统计概率论与数理统计第第1818页页返回目录返回目录 解解 概率论与数理统计概率论与数理统计第第1919页页返回目录返回目录概率论与数理统计概率论与数理统计第第2020页页返回目录返回目录概率论与数理统计概率论与数理统计第第2121页页返回目录返回目录
7、解解例例 设设(X,Y)的分布律为的分布律为概率论与数理统计概率论与数理统计第第2222页页返回目录返回目录由于由于概率论与数理统计概率论与数理统计第第2323页页返回目录返回目录概率论与数理统计概率论与数理统计第第2424页页返回目录返回目录1.4数学期望的性质数学期望的性质1.设设 C 是常数是常数,则有则有2.设设 X 是一个随机变量,是一个随机变量,C 是常数,则有是常数,则有3.设设 X,Y 是两个随机变量,则有是两个随机变量,则有4.设设 X,Y 是相互独立的随机变量,则有是相互独立的随机变量,则有概率论与数理统计概率论与数理统计第第2525页页返回目录返回目录解解 概率论与数理统
8、计概率论与数理统计第第2626页页返回目录返回目录从而由期望的性质可得从而由期望的性质可得 概率论与数理统计概率论与数理统计第第2727页页返回目录返回目录2随机变量的方差随机变量的方差引例引例 A,B两种手表的日走时误差分别具有如下的两种手表的日走时误差分别具有如下的分布律:分布律:易知易知E(XA)=E(XB)=0.由数学期望无法判别两种手由数学期望无法判别两种手表的优劣表的优劣.但直觉告诉我们但直觉告诉我们A优于优于B,怎么样用数学怎么样用数学的方法把这种直觉表达出来呢的方法把这种直觉表达出来呢?概率论与数理统计概率论与数理统计第第2828页页返回目录返回目录2.1方差的概念方差的概念标
9、准差(标准差(Standard variance):概率论与数理统计概率论与数理统计第第2929页页返回目录返回目录方差的意义方差的意义 方差是一个常用来体现随机变量方差是一个常用来体现随机变量 X 取值分散程度的量取值分散程度的量.如果如果 D(X)值大值大,表示表示 X 取取值分散程度大值分散程度大,E(X)的代表性差的代表性差;而如果而如果 D(X)值小值小,则表示则表示X 的取值比较集中的取值比较集中,以以 E(X)作为随作为随机变量的代表性好机变量的代表性好.概率论与数理统计概率论与数理统计第第3030页页返回目录返回目录证明证明定理定理概率论与数理统计概率论与数理统计第第3131页
10、页返回目录返回目录例例 A,B两种手表的日走时误差分别具有如下的分两种手表的日走时误差分别具有如下的分布律,问哪种手表质量好些布律,问哪种手表质量好些?解解 易知易知E(XA)=E(XB)=0.所以所以由于由于D(XA)0从而有从而有D(X)E(X-C)2概率论与数理统计概率论与数理统计第第4040页页返回目录返回目录3协方差与相关系数协方差与相关系数概率论与数理统计概率论与数理统计第第4141页页返回目录返回目录3.1协方差协方差概率论与数理统计概率论与数理统计第第4242页页返回目录返回目录概率论与数理统计概率论与数理统计第第4343页页返回目录返回目录证明证明 概率论与数理统计概率论与数
- 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:
- 随机变量 数字 特征 浙江 农林 汇总
限制150内