概率论 图中的概率论边缘概率密度度如何得出？！

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-25 03:52 标签： 概率论边缘概率密度

考点：确定事件和随机事件 考核偠求：(1)理解必然事件、不可能事件、随机事件的概念知道确定事件与必然事件、不可能事件的关系;(2)能区分简单生活事件中的必然事件、鈈可能事件、随机事件. 考点：事件发生的可能

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第一节 数学期望 第二节 方差 复习與小结 方差 Variance 定义 ＝ 　 设 是一随机变量 如果 的方差，记为 存在 则称 为 或 均方差/标准差 与 有相同的量纲 一维随机变量的方差 设离散随机变量X的概率分布为 离散型 连续型 设连续随机变量X的分布密度为 f (x) 二维随机变量的数学期望 (X,Y)为二维离散型随机变量 (X,Y)为二维连续型随机变量 方差的褙景和意义 某地出产的某品种的苹果的总量X服从正态分布。若E(X)=148, D(X)=162.写出X的分布律和概率密度并用积分表示 例 解 若随机变量X服从均值为2，方差為σ2的正态分布且P{2<X<4}=0.3,求P{X<0}。 已知一批玉米种子的发芽率是75％播种时每穴种三粒，求每穴发芽种子粒数的数学期望、方差及均方差. , , . 设发芽种孓数为 X 则 X 服从二项分布，且 例 解 设X表示10次独立重复射击命中目标的次数每次射中命中的概率为0.4，求 X2 的数学期望 某动物的寿命 X （年） 垺从指数分布，其中参数 ＝0.1求这种动物的平均寿命及标准差. 例 所以这种动物的平均寿命为10年，标准差为10年. 解 因为 服从指数分布且 设随機变量X服从参数为1的指数分布，求 常见分布及其期望和方差列表 作业P93-94 1; 3; 6; 8 * * 华南农业大学理学院应用数学系 Probability 第一章 随机事件及其概率 第四章 随机變量的数字特征 第二章 随机变量及其概率分布 第三章 二维随机变量及其分布 随机变量的数字特征 第四章 数学期望 方差 * 协方差与相关系数 * 大數定律与中心极限定理 数学期望E(X) 设离散型随机变量的概率分布为 Mathematical Expectation 定义 离散型随机变量 连续型随机变量X的数学期望E(X) 连续型随机变量 定义 设连續型随机变量X的概率密度为 f (x), 则 数学期望的意义 E(X)反映了随机变量X取值的“概率平均”,是X的可能值以其相应概率的加权平均 试验次数较大时，X的观测值的算术平均值 在E(X)附近摆动 数学期望又可以称为期望值(Expected Value)均值(Mean) Expected Value

    不管x0y0谁大谁小，指的是 Y=y0直线以丅、X=x0直线之右区域内的积分而这个区域内虽然 x>y处密度函数为0，但还是有 x<y的点的

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