新新概率ch习题课.pptx
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1、一、内容小结 1.1.随机变量的数字特征的意义随机变量的数字特征的意义分布函数 密度函数 数学期望 描述了随机变量的概率取值中心均值详细地描述了随机变量的概率分布情况相关系数 描述了X与Y的线性相关程度方 差 描述了随机变量的取值与期望的偏离程度第1页/共16页 方差 D(X)协方差 Cov(X,Y)Cov(X,Y)=EX-E(X)Y-E(Y)Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)D(X)=EX-E(X)2 D(X)=E(X2)-E2(X)相关系数 XY 数学期望 E(X)函数Y=H(X)连续型离散型在定义式中用H(x)代替x 2.2.常用的数字特征的定义式与计算式常用的数字特征的定义
2、式与计算式 E(X2)=D(X)+E2(X)第2页/共16页计算期望的六个公式:计算期望的六个公式:第3页/共16页 3.3.常用的数字特征的性质常用的数字特征的性质数学期望 E(aX+b)=aE(X)+b E(X+Y)=E(X)+E(Y)E(XY)=E(X)E(Y)X,Y相互独立方差 D(aX+c)=a2D(X)D(X+Y)=D(X)+D(Y)X,Y相互独立相关系数 第4页/共16页X与Y相互独立?Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)有特殊情况独立性与数字特征关系图第5页/共16页 4.4.几个常用的分布的数字特征几个常用的分布的数字特征分布(0-1)分布二项分布泊松分布指数分布均
3、匀分布正态分布分布律或概率密度函数期望方差ppq npnpq第6页/共16页5.5.其它其它 契比雪夫不等式设Xn为相互独立的随机变量序列,E(Xi)存在,D(Xi)M,(i=1,2,则对 0,有契比雪夫(大数定律)定理独立同分布中心极限定理设X1,X2,Xn,独立同分布,E(Xn)=,D(Xn)=20,则第7页/共16页例1 将3只球随机地逐个放入4只编号为1,2,3,4的盒子中,以X表 示至少有一只球的盒子的最小号码,试求E(X)。xk=1,2,3,4,关键是求pk,样本点的总个数为43=64用对立事件计算:k=4时,p4=1/64 分析:离散型,用公式直接计算1 2 3 41 2 3 4
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