首页 2随机变量的数学期望

2随机变量的数学期望

举报
开通vip

2随机变量的数学期望2.2随机变量的数学期望 教学目的:1.掌握随机变量的数学期望的定义。 2.熟练能计算随机变量的数学期望。 教学重点:1.随机变量的数学期望 2.随机变量函数的数学期望 3.数学期望的性质 教学难点:数学期望的统计意义。 在前面的课程中,我们讨论了随机变量及其分布,如果知道了随机变量X的概率分布,那么X的全部概率特征也就知道了。然而,在实际问题中,概率分布一般是较难确定的,而在一些实际应用中,人们并不需要知道随机变量的一切概率性质,只要知道它的某些数字特征就够了。因此,在对随机变量的研究中,确定其某些数字特征是重...

2随机变量的数学期望
2.2随机变量的数学期望 教学目的:1.掌握随机变量的数学期望的定义。 2.熟练能计算随机变量的数学期望。 教学重点:1.随机变量的数学期望 2.随机变量函数的数学期望 3.数学期望的性质 教学难点:数学期望的统计意义。 在前面的课程中,我们讨论了随机变量及其分布,如果知道了随机变量X的概率分布,那么X的全部概率特征也就知道了。然而,在实际问题中,概率分布一般是较难确定的,而在一些实际应用中,人们并不需要知道随机变量的一切概率性质,只要知道它的某些数字特征就够了。因此,在对随机变量的研究中,确定其某些数字特征是重要的,而在这些数字特征中,最常用的是随机变量的数学期望和方差。 1.离散随机变量的数学期望 我们来看一个问题: 某车间对工人的生产情况进行考察。车工小张每天生产的废品数X是一个随机变量,如何定义X取值的平均值呢? 若统计100天,32天没有出废品,30天每天出一件废品,17天每天出两件废品,21天每天出三件废品。这样可以得到这100天中每天的平均废品数为 这个数能作为X取值的平均值吗? 可以想象,若另外统计100天,车工小张不出废品,出一件、二件、三件废品的天数与前面的100天一般不会完全相同,这另外100天每天的平均废品数也不一定是1.27。 对于一个随机变量X,若它全部可能取的值是 , 相应的概率为 ,则对X作一系列观察(试验)所得X的试验值的平均值是随机的。但是,如果试验次数很大,出现 的频率会接近于 ,于是试验值的平均值应接近 由此引入离散随机变量数学期望的定义。      定义1 设X是离散随机变量,它的概率函数是 如果 收敛,定义X的数学期望为 也就是说,离散随机变量的数学期望是一个绝对收敛的级数的和。 例1  某人的一串钥匙上有n把钥匙,其中只有一把能打开自己的家门,他随意地试用这串钥匙中的某一把去开门。若每把钥匙试开一次后除去,求打开门时试开次数的数学期望。 解  设试开次数为X,则 , 于是 2. 连续随机变量的数学期望 为了引入连续随机变量数学期望的定义,我们设X是连续随机变量,其密度函数为 ,把区间 分成若干个长度非常小的小区间,考虑随机变量X落在任意小区间 内的概率,则有 = 由于区间 的长度非常小,随机变量X在 内的全部取值都可近似为 ,而取值的概率可近似为 。参照离散随机变量数学期望的定义,我们可以引入连续随机变量数学期望的定义。 定义2 设X是连续随机变量,其密度函数为 。如果 收敛,定义连续随机变量X的数学期望为 也就是说,连续随机变量的数学期望是一个绝对收敛的积分。 由连续随机变量数学期望的定义不难计算: 若 ,即X服从 上的均匀分布,则 若X服从参数为 若X服从 3.随机变量函数的数学期望 设已知随机变量X的分布,我们需要计算的不是随机变量X的数学期望,而是X的某个函数的数学期望,比如说 的数学期望,应该如何计算呢?这就是随机变量函数的数学期望计算问题。 一种方法是,因为 也是随机变量,故应有概率分布,它的分布可以由已知的 X的分布求出来。一旦我们知道了 的分布,就可以按照数学期望的定义把 计算出来,使用这种方法必须先求出随机变量函数 的分布,一般是比较复杂的。那么是否可以不先求 的分布,而只根据X的分布求得 呢?答案是肯定的,其基本公式如下: 设X是一个随机变量, ,则 当X是离散时, X的概率函数为 ; 当X是连续时,X的密度函数为 。 该公式的重要性在于,当我们求E[g(X)]时,不必知道g(X)的分布,而只需知道X的分布就可以了,这给求随机变量函数的数学期望带来很大方便。 4.数学期望的性质 (1)设C是常数,则E(C)=C 。 (2)若k是常数,则E(kX)=kE(X)。 (3) 。 推广到n个随机变量有 。 (4)设X、Y相互独立,则有 E(XY)=E(X)E(Y)。 推广到n个随机变量有  5.数学期望性质的应用 例2  求二项分布的数学期望。 解  若 ,则X表示n重贝努里试验中的“成功” 次数,现在我们来求X的数学期望。 若设 i=1,2,…,n 则 ,因为 , 所以 ,则 可见,服从参数为n和p的二项分布的随机变量X的数学期望是np 。 需要指出,不是所有的随机变量都存在数学期望。 例3  设随机变量X服从柯西分布,概率密度为 求数学期望 。 解  依数学期望的计算公式有 因为广义积分 不收敛,所以数学期望 不存在。
本文档为【2随机变量的数学期望】,请使用软件OFFICE或WPS软件打开。作品中的文字与图均可以修改和编辑, 图片更改请在作品中右键图片并更换,文字修改请直接点击文字进行修改,也可以新增和删除文档中的内容。
该文档来自用户分享,如有侵权行为请发邮件ishare@vip.sina.com联系网站客服,我们会及时删除。
[版权声明] 本站所有资料为用户分享产生,若发现您的权利被侵害,请联系客服邮件isharekefu@iask.cn,我们尽快处理。
本作品所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用。
网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽..)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
下载需要: 免费 已有0 人下载
最新资料
资料动态
专题动态
is_589748
暂无简介~
格式:doc
大小:95KB
软件:Word
页数:8
分类:
上传时间:2019-02-20
浏览量:56