关于随机变量数学期望与方差的讨论

通过举例探讨了求随机变量的数学期望和方差的若干方法,有利用于学生进一步了解随机变量数学期望与方差的性质和应用。     

连续型随机变量函数的期望和方差的近似计算

本文利用泰勒公式将连续型随机变量函数的期望和方差的计算 ,由积分运算转化为求导运算。给出了近似计算公式 ,从而解决了可 (偏 )导的连续型随机变量函数的期望和方差的计算问题     

一个相关连续型随机变量期望和方差的教学实例

本文给出一个《概率论》的教学实例,该实例有助于学生更好地理解连续型随机变量期望和方差的概念和理论,使学生意识到《概率论》是一门实用的课程,激发学生学习该课程的热情和兴趣。     

数学期望的应用

通过构造概率模型或引进随机变量 ,给出数学期望的简单应用     

利用随机变量的和式分解计算数学期望

善于利用随机变量的和式分解法，可使较复杂的甚至是无从着手的问题得到简捷地解决。     

整值随机变量数学期望的计算

本利用三种方法简捷地计算了整值随机变量的数学期望。     

随机变量数学期望的两个计算公式

给出了计算非负整值离散随机变量和连续型随机变量数学期望的两个计算公式。     

常见离散分布期望与方差的推导

用定义直接求离散型随机变量的期望与方差有诸多共性的技巧,在计算过程中易错点也比较多。通过计算常见的离散型随机变量：泊松分布、二项分布、超几何分布、几何分布以及负二项分布的期望与方差,总结计算方法的共性特征以及计算中需要注意的事项与易错点。     

具有函数关系的随机变量的数学期望

本给出了数学期望的定义．在曲线分布密度基础上求出了具有函数关系的二维随机变量的数学期望；并证明了随机变量函数的数学期望的定理。     

测量数据的数学期望和方差

对一个被测量进行多次精度程度相同等精度的测量时,会发现测量值在一定范围内摆动,这种摆动通常是由于随机误差造成的.在进行测量之前,我们不能预言测量值肯定是多少,只能对它的变化范围进行估计,因而测量值是一个随机变量.     

求连续型随机变量函数的概率密度

指出《概率论》教材中关于连续型随机变量函数的概率密度公式的一个疏忽之处 ,给出了直接求连续型随机变量函数的概率密度的一般方法     

Bernoulli随机变量及其性质

文章引入Bernoulli随机变量,研究它的基本运算性质,并尝试借助Bernoulli随机变量的数字特征及其各种运算性质来计算部分离散形随机变量的数学期望及方差。     

区间概率随机变量及其数字特征

基于模糊数源思想,用Fuzzy概率运算方法建立有限区间概率空间,给出了区间概率随机变量（向量）及其分布函数、分布列、期望区间、方差区间等的定义,并研究了其中的一些特定运算规律。     

随机变量序列与其对称化序列之间服从中心极限定理的关系

在一定条件下，若随机变量序列服从中心极限定理，则其对称化的随机变量序列也服从中心极限定理。在某些限制条件下，其逆命题也成立。     

对称随机变量的平均不等式

该文定义了对称随机变量及随机变量的算术平均与几何平均,并建立了对称随机变量的算术平均——几何平均——期望不等式,将康托洛维奇不等式作为推论导出.     

连续型随机变量的单位化

通过引入单位随机变量的定义，讨论连续型随机变量与单位随机变量关系，提出并证明了在一定条件下，连续型随机变量可转化为单位随机变量，或者说，连续型随机变量可用单位随机变量表示。     

独立随机变量之和的概率密度求解难点及对策

介绍了两个相互独立的连续型随机变量之和的概率密度的计算难点及求解对策．提出一种用于计算概率密度的方法．该方法直观自然、计算方便快捷、准确、易于掌握．消除了直接计算时被积函数解析式难以准确确定的麻烦．     

模糊随机变量的方差

利用ＦＲＶ的方差,证明了方差的若干重要性质,并在一维情形下证明了与期望性质类似的方差的性质．