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文檔簡介
隨機變量的數(shù)字特征12.1數(shù)學(xué)期望12.2方差12.1數(shù)學(xué)期望
12.1.1離散型隨機變量的數(shù)學(xué)期望
定義12.1.1
設(shè)離散型隨機變量X的分布律為
pk=P{X=xk}(k=1,2,…)
若則稱為隨機變量X的數(shù)學(xué)期望,簡稱期望或均值,記為E(X).即(12.1.1)期望公式(12.1.1)實際上是隨機變量X的取值以概率為權(quán)的加權(quán)平均,其物理意義為:質(zhì)量為單位1的一根金屬細棒,其質(zhì)量散布在坐標為x1,x2,…的質(zhì)點M1,M2,…上.
例12.1.1
設(shè)X服從參數(shù)為p的0-1分布,求E(X).
解
X的分布律為
pk=P{X=k}=pk(1-p)1-k(k=0,1;0<p<1)
由公式(12.1.1)得
E(X)=0×(1-p)+1×p=p
例12.1.2
甲、乙兩人進行打靶,所得環(huán)數(shù)分別記為X1、X2,它們的分布律分別為試評定他們的成績的好壞.解由公式(12.1.1)得
E(X1)=7×0.2+8×0.2+9×0.2+10×0.4=8.8(環(huán))
這意味著,如果甲進行多次射擊,則所得環(huán)數(shù)的平均值就接近于8.8.類似得
E(X2)=7×0.1+8×0.3+9×0.5+10×0.1=8.6(環(huán))
顯然,乙的成績不如甲的成績.
例12.1.3
設(shè)X~B(n,p),求E(X).
解X的分布律為由公式(12.1.1)得(令l=k-1)
例12.1.4
設(shè)X~π(λ),求E(X).
解X的分布律為由公式(12.1.1)得12.1.2連續(xù)型隨機變量的數(shù)學(xué)期望
定義12.1.2
設(shè)連續(xù)型隨機變量X的密度函數(shù)為f(x),若則稱積分的值為隨機變量X的數(shù)學(xué)期望,記為E(X).即(12.1.2)
例12.1.5
設(shè)X~U(a,b),求E(X).
解
X的密度函數(shù)為由公式(12.1.2)得例12.1.6
設(shè)X~N(μ,σ2),求E(X).
解
X的密度函數(shù)為由公式(12.1.2)得12.1.3數(shù)學(xué)期望的幾個重要性質(zhì)
(1)設(shè)C是常數(shù),則有E(C)=C;
(2)設(shè)X是一個隨機變量,C是常數(shù),則有E(CX)=CE(X);
(3)設(shè)X、Y是兩個隨機變量,則有E(X+Y)=E(X)+E(Y),這一性質(zhì)可以推廣到任意有限多個隨機變量之和的情況;
(4)設(shè)X、Y是兩個相互獨立的隨機變量,則有E(XY)=E(X)E(Y),這一性質(zhì)可以推廣到任意有限多個相互獨立的隨機變量之積的情況;(5)若Y=g(X),則當(dāng)X為離散型隨機變量時,(12.1.3)當(dāng)X為連續(xù)型隨機變量時,(12.1.4)
例12.1.7
將n個球隨機地放入m個盒子中去,設(shè)每個球放入各個盒子是等可能的,求有球的盒子數(shù)X的數(shù)學(xué)期望.
解記
則由題意知,任一個球不落入第i個盒子的概率為
1-1/m,因此n個球都不落入第i個盒子的概率為從而(i=1,2,…,m)于是(i=1,2,…,m)由數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)(3),可得
12.2方差
12.2.1方差與標準差
定義12.2.1
設(shè)X是一隨機變量,若E{[X-E(X)]2}存在,則稱E{[X-E(X)]2}為X的方差,記為D(X)或Var(X),即
(12.2.1)
由定義知,方差實際上就是隨機變量X的函數(shù)g(X)=[X-E(X)]2的數(shù)學(xué)期望.于是對于離散型隨機變量X,若其分布律為pk=P{X=xk},k=1,2,…,按式(12.1.3),則有(12.2.2)對于連續(xù)型隨機變量X,若其密度函數(shù)為f(x),按式(12.1.4),則有(12.2.3)利用期望的性質(zhì),容易得到計算方差的簡化公式:(12.2.4)
例12.2.3
設(shè)X~π(λ),求D(X).
解X的分布律為例12.1.4已經(jīng)算得E(X)=λ,而
例12.2.4
設(shè)X~U(a,b),求D(X).
解X的密度函數(shù)為例12.1.5已經(jīng)算得.故由式(12.2.4)得
例12.2.5
設(shè)隨機變量X服從指數(shù)分布,其密度函數(shù)為求E(X)和D(X).解于是由式(12.2.4)得即有,12.2.2方差的性質(zhì)
(1)設(shè)C是常數(shù),則D(C)=0;
(2)設(shè)X是隨機變量,C是常數(shù),則有D(CX)=C2D(X);
(3)設(shè)X、
Y是兩個隨機變量,則有
D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}
(12.2.5)特別地,若X、Y相互獨立,則有
D(X+Y)=D(X)+D(Y)
(12.2.6)
這一性質(zhì)可以推廣到任意有限多個相互獨立的隨機變量之和的情況;
(4)D(X)=0的充分必要條件是X以概率1取常數(shù)C,即
P{X=C}=1
顯然,這里C=E(X).
例12.2.6
設(shè)X~B(n,p),求E(X)和D(X).
解由二項分布的定義知,隨機變量X是n重伯努利試驗中事件A發(fā)生的次數(shù),且在每次試驗中事件A發(fā)生的概率為p.設(shè)Xk為第k次試驗中事件A發(fā)生的次數(shù)(k=1,2,…,n),則Xk服從參數(shù)為p的0-1分布,且相互獨立,并有由例12.2.2知,E(Xk)=p,D(Xk)=p(1-p),k=1,2,…,n.
故知又由方差性質(zhì)(3),可得即
E(X)=np,D(X)=np(1-p)
例12.2.7
設(shè)隨機變量X的密度函數(shù)為已知E(X)=0.5,D(X)=0.15,求常數(shù)a、b、c.解由E(X)=0.5,E(X2)=D(X)+[E(X)]2=0.4得關(guān)于a、b、c的方程組解得a=12,b=
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