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。     

χ~2分布数学期望和方差的推导

从χ2分布的定义出发,根据期望、方差的计算和性质,利用标准正态分布的期望、方差的性质,用广义积分和分布积分的计算方法,推导了χ2分布的期望和方差。     

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     

随机变量数学期望与方差

介绍一种求随机变量期望与方差的方法,利用该方法容易得到常见随机变量期望与方差公式,并由此证明一些概率不等式和更新过程的基本更新定理.     

离散型随机变量数学期望解题探讨

数学期望是概率论中很重要的数字特征之一，本文就离散型随机变量的数学期望的解法进行归纳，并对数学期望常用的技巧进行探讨。计算离散型随机变量期望，可根据公式求得。这是我们常用的计算方法。但对于有的离散型变量也可由试验随机变量的期望和性质来求解。例1若事件A在第i次试验中出现的概率为pi，设。是事件A在前n次试验中的出现次数，试求Eμ。解设若第i次试验A出现若第i次试验A不出现而，由此。因为；．表示前n次试验中事件A出现的次数。通过以上例子可得：凡知道第i次试验中出现事件A的概率Pi，就可求出事件A在前n次试验中的出…     

数学期望在投资决策中的应用

该文根据数学期望的有关概念,从概率论的角度举例说明数学期望在投资决策中的应用,把现实中的实际问题转化为数学问题.     

数学期望的教学方法新探

结合多年教学实践,由实际问题通过讨论的形式引入离散型随机变量数学期望,并通过对连续型随机变量的离散化,自然导出连续型随机变量数学期望。该方法思路清晰,便于学生深入理解数学期望的内涵,通过实践,效果良好。     

基于分布函数的数学期望与方差的简洁求法

在仅已知随机变量的分布函数求解数学期望与方差时,通常利用分布函数求出分布列或概率密度,再根据定义求出数学期望与方差,过程较为复杂.为了简化计算,本文针对非负整值离教型随机变量与连续型随机变量,从理论上推导出了基于分布函数直接求解数学期望与二阶原点矩的计算公式,并可间接用于方差的求解.连一步通过实例验证了此方法在一定场合下的有效性与简洁性.     

数学期望与方差在实际生产中的应用

数学期望刻划随机变数的平均数,方差则刻划该随机变数围绕平均数的离散程度．通过对随机事件中不确定因素发生的机率大小数量化,利用概率中数学期望和方差的思想计算出生产中的平均最大可能值以及发生的偏差的大小,进而为生产生活提供更完善和全面的决策．     

基于期望与方差判别标准推导资产定价模型(CAPM)

提出了基于期望与方差判别标准的投资组合方法,以此推导出了资产定价公式（CAPM）,得出与Markowitz模型导出的资产定价公式完全一致的结果。     

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.     

一个离散型随机变量数学期望的计算

分别用定义法和随机变量和式分解法计算得到一个离散型随机变量的数学期望．其中,定义法计算过程步骤多,公式的转化和运算灵活,而随机变量和式分解法利用变量分解技巧,降低了计算难度．     

随机样条的期望、方差和相关性

随机样条在对随机函数的逼近与拟合中都有重要作用.以xi[i=0,1,…,N]为节点的,以服从独立同分布的随机变量为基础的随机样条的几个概率性质,包括随机样条的期望、方差以及随机样条的相关性.认为这些性质在研究随机样条的理论以及应用方面都是重要的.     

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。     

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。     

离散型随机变量的数学期望的求解应用

数学期望是概率论中很重要的数字特征之一,本文就离散型随机变量的数学期望的解法进行归纳,并对数学期望常用的技巧进行探讨。     

离散型随机变量的数学期望的求解应用

数学期望是概率论中很重要的数字特征之一,本文就离散型随机变量的数学期望的解法进行归纳,并对数学期望常用的技巧进行探讨。     

对称分布下次序统计量有关期望和方差性质的两种证明

次序统计量在非参数估计以及在近年来兴起的排序集抽样理论中有着重要的作用.其中一个重要的性质:首末对称位置次序统计量的期望和的一半等于总体均值,首末对称位置次序统计量的方差相等即iμ+μn-i+1=2μ;σi=σn-i+1[1]本文给出两种证明.     

未知总体方差和数学期望条件下的假设检验

在未知总体方差和数学期望的条件下 ,如何检验假设H0:μ=μ0,一直是统计学研究中未能解决的问题。对此 ,作者提出了一种有效的解决方法 ,它的重大理论和实践意义在于 :(1)不需要已知某种标准信息 (如μ) ,就能对样本平均数是否与总体平均数相一致进行检验 ;(2)能够为抽样推断提供先行信息 ,并据此作出是否抽样推断的判断 ,消除了抽样推断时所隐含的“样本信息结构必须与总体信息结构相近或相同”的前提条件 ,为抽样推断提供了可靠的理论基础。因此从一定意义上说 ,本文的方法实是假设检验理论的一种最新发展。