概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)期望.ppt_第1頁(yè)
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)期望.ppt_第2頁(yè)
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)期望.ppt_第3頁(yè)
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)期望.ppt_第4頁(yè)
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)期望.ppt_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩39頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

VIP免費(fèi)下載

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

前兩章討論了隨機(jī)變量的分布函數(shù),我們看到分布函數(shù)能夠完整地描述隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)特征,但在一些實(shí)際問(wèn)題中,隨機(jī)變量的分布函數(shù)并不容易求得;另一方面,在一些實(shí)際問(wèn)題中,我們往往并不直接對(duì)分布函數(shù)感興趣,而只對(duì)分布的少數(shù)幾個(gè)特征指標(biāo)感興趣,例如分布的中心位置,分散程度等等,一般稱(chēng)之為隨機(jī)變量的數(shù)字特征,而這些數(shù)字特征在理論和實(shí)踐中都具有十分重要的意義。本章介紹隨機(jī)變量的常用數(shù)字特征:數(shù)學(xué)期望、方差、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)和矩。,第一節(jié) 數(shù)學(xué)期望,一、離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望,我們希望引進(jìn)這樣一個(gè)特征數(shù)字,它能反映隨機(jī)變量X所取數(shù)值的集中位置,就象力學(xué)系統(tǒng)中的重心反映該系統(tǒng)質(zhì)量的集中位置一樣,在概率論中,這樣一個(gè)數(shù)字就是隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望(也稱(chēng)平均值). 先看一個(gè)例子。,觀察一名射手20次射擊的成績(jī)?nèi)缦拢?人們常使用“平均中靶環(huán)數(shù)”來(lái)對(duì)射手的射擊水平作出綜合評(píng)價(jià),記平均中靶環(huán)數(shù)為x, 則有:,我們知道,當(dāng)試驗(yàn)次數(shù)增大時(shí),頻率的穩(wěn)定值就是概率,那么完整描述該射手真實(shí)水平的是其射中各環(huán)數(shù)的概率分布,相應(yīng)地,觀察到的平均中靶環(huán)數(shù)x 隨試驗(yàn)次數(shù)增大必將趨于一個(gè)穩(wěn)定值,設(shè)中靶環(huán)數(shù)X(觀察之前為隨機(jī)變量)的分布律為: PX=i=pi, i=0,1,2,10,定義中“絕對(duì)收斂”這一條件,是為了保證E(X)的值不因求和的次序改變而改變,期望公式(1)實(shí)際上是隨機(jī)變量X的取值以概率為權(quán)的加權(quán)平均,它也有一個(gè)物理的解釋。,例1 Xb(1,p), 求E(X) 解 因X有分布律,X的數(shù)學(xué)期望為E(X)=0(1-p)+1p=p.,例2 設(shè)Xp(l), 求E(X) 解 X的分布律為,X的數(shù)學(xué)期望為,例3 甲乙兩工人每天生產(chǎn)出相同數(shù)量同種類(lèi)型的產(chǎn)品,用X1,X2分別表示甲、乙兩人某天生產(chǎn)的次品數(shù),經(jīng)統(tǒng)計(jì)得以下數(shù)據(jù):,試比較他們的技術(shù)水平的高低。,解 根據(jù)定義,X1的數(shù)學(xué)期望 E(X1)=00.3+10.3+20.2+30.2=1.3 E(X2)=00.2+10.5+20.3+30=1.1 所以甲的技術(shù)水平比乙低。,二、連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望,現(xiàn)在我們給出連續(xù)隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望的定義。 設(shè)連續(xù)隨機(jī)變量X的概率密度為f(x), 隨機(jī)變量X落在小區(qū)間(x,x+Dx)內(nèi)的概率近似f(x)Dx, 所以,連續(xù)隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望可以定義如下:,從幾何意義來(lái)說(shuō),連續(xù)型隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望E(X)就是概率分布曲線y=f(x)與x軸之間的平面圖形的重心的橫坐標(biāo),這是因?yàn)樯鲜銎矫鎴D形的面積為,例4 設(shè)隨機(jī)變量X在區(qū)間(a,b)內(nèi)服從均勻分布,求E(X). 解 由題意知,X的概率密度為,于是有,例5 設(shè)X服從參數(shù)為l(l0)的指數(shù)分布,求E(X). 解 由題意知,X的概率密度為,則,例6 設(shè)隨機(jī)變量X服從柯西分布(Cauchy),概率密度為,求E(X). 解 因?yàn)閺V義積分,不收斂,所以E(X)不存在.,三、二維隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望 對(duì)二維隨機(jī)變量(X,Y),定義它的數(shù)學(xué)期望為E(X,Y)=(EX,EY). 設(shè)二維隨機(jī)變量(X,Y)的聯(lián)合分布律為 PX=xi,Y=yj=pij, i,j=1,2,. 則,設(shè)二維連續(xù)隨機(jī)變量(X,Y)的聯(lián)合概率密度為f(x,y),則,例7 設(shè)(X,Y)的密度函數(shù)為,求E(X), E(Y).,解 如圖所示,四、隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望 為了計(jì)算隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望,我們可以先求出隨機(jī)變量函數(shù)的分布律或概率密度,然后按公式(1)或(2)計(jì)算數(shù)學(xué)期望。但是,也可以用下面介紹的幾個(gè)定理直接計(jì)算隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望。,例8 設(shè)隨機(jī)變量X的分布律為,求隨機(jī)變量函數(shù)Y=X2的數(shù)學(xué)期望.,求隨機(jī)變量函數(shù)Y=X2的數(shù)學(xué)期望 解 用兩種方法計(jì)算 方法 先求Y的分布律為,由公式(1)得E(Y)=00.25+10.40+40.25+90.10=2.30,求隨機(jī)變量函數(shù)Y=X2的數(shù)學(xué)期望 解 用兩種方法計(jì)算 方法2 由公式(7)得 E(Y)=(-2)20.10+(-1)20.20+020.25+ 120.20+220.15+320.10 =2.30,例9 設(shè)隨機(jī)變量X在區(qū)間(0,p)內(nèi)服從均勻分布,求隨機(jī)變量函數(shù)Y=sinX的數(shù)學(xué)期望. 解 仍用兩種方法計(jì)算: 方法1 先利用分布函數(shù)法求得Y的概率密度為,再由公式(2)得,例9 設(shè)隨機(jī)變量X在區(qū)間(0,p)內(nèi)服從均勻分布,求隨機(jī)變量函數(shù)Y=sinX的數(shù)學(xué)期望. 解 仍用兩種方法計(jì)算: 方法2 由題意知,X的概率密度為,由公式(8)得,例10 設(shè)XN(0,1), 求E(X),E(X2). 解,定理3 設(shè)二維離散隨機(jī)變量(X,Y)的聯(lián)合分布律為P(X=xi,Y=yj)=pij,i=1,2,j=1,2, g(x,y)是實(shí)值連續(xù)函數(shù),且級(jí)數(shù),絕對(duì)收斂,則隨機(jī)變量函數(shù)g(X,Y)的數(shù)學(xué)期望為,定理4 設(shè)二維連續(xù)隨機(jī)變量(X,Y)的聯(lián)合概率密度函數(shù)為f(x,y), g(x,y)是實(shí)值連續(xù)函數(shù),且廣義積分,絕對(duì)收斂,則隨機(jī)變量函數(shù)g(X,Y)的數(shù)學(xué)期望為,例12 設(shè)隨機(jī)變量X與Y相互獨(dú)立,概率密度分別是,求隨機(jī)變量函數(shù)Z=X+Y的數(shù)學(xué)期望. 解 仍用兩種方法. 方法1 首先求出Z的概率密度為,則,方法2 因?yàn)殡S機(jī)變量X與Y是相互獨(dú)立的,所以二維隨機(jī)變量(X,Y)的聯(lián)合概率密度為,按公式(10)得,五、數(shù)學(xué)期望的性質(zhì) 數(shù)學(xué)期望的幾個(gè)重要性質(zhì): 1 設(shè)C是常數(shù),則有E(C)=C. (11) 2 設(shè)X是一個(gè)隨機(jī)變量,C是常數(shù),則有 E(CX)=CE(X) (12) 3 設(shè)X,Y是兩個(gè)隨機(jī)變量, 則有 E(X+Y)=E(X)+E(Y) (13) 這一性質(zhì)可以推廣到任意有限個(gè)隨機(jī)變量的情況. 4 設(shè)X,Y是相互獨(dú)立的隨機(jī)變量,則有 E(X,Y)=E(X)E(Y) (14),證 1,2,3證明略. 只證明4. 設(shè)X,Y為相互獨(dú)立的連續(xù)型隨機(jī)變量,其邊緣概率密度分別為fX(x), fY(y), 則聯(lián)合概率密度為 f(x,y)=fX(x)fY(y). 故有,例13 設(shè)XN(m,s2), 求E(X).,例14 設(shè)Xb(n,p), 求E(X) 解 引入計(jì)數(shù)隨機(jī)變量Xi, 當(dāng)?shù)趇次試驗(yàn)中事件A發(fā)生時(shí),Xi取值1,否則取值0,i=1,2,n. 其中P(A)=p, Xi為(0-1)分布,E(Xi)=p, 且X=X1+X2+Xn, 所以 E(X)=E(X1+X2+Xn)= =E(X1)+E(X2)+E(Xn) =p+p+p=np. 即X的數(shù)學(xué)期望為np.,如果直接利用數(shù)學(xué)期望的定義,計(jì)算結(jié)果也為np, 但計(jì)算較繁。 本例的計(jì)算方法具有一般性,引入計(jì)數(shù)隨機(jī)變量可使計(jì)算簡(jiǎn)單化,請(qǐng)?jiān)倏匆焕?例15 一民航送客車(chē)載有20位旅客自機(jī)場(chǎng)開(kāi)出,旅客有10個(gè)車(chē)站可以下車(chē),如到達(dá)一個(gè)車(chē)站沒(méi)有旅客下車(chē)就不停車(chē),以X表示停車(chē)的次數(shù),求E(X). (設(shè)每位旅客在各個(gè)車(chē)站下車(chē)是等可能的,并設(shè)旅客是否下車(chē)相

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論