吴赣昌编_概率论与数理统计_第4章.ppt

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1、第四章随机变量的数字特征、极限定理数学期望方差协方差和相关系数大数定律与中心极限定理4.1数学期望一、离散型随机变量的数学期望例4.1甲、乙两射手进行射击训练,已知在100次射击中命中环数与次数记录如下:环数8910次数301060环数8910次数205030甲乙试问如何评定甲、乙射手的技术优劣?甲平均射中的环数为:乙平均射中的环数为:(8×30+9×10+10×60)÷100=8×0.3+9×0.1+10×0.6=9.3(环)(8×20+9×50+10×30)÷100=8×0.2+9×0.5+10×0.3=9.1(环)因此从平均射中的环数看,甲的技术优于乙。在例4.1

2、中,30/100=0.3、10/100=0.1、60/100=0.6等,是事件(X=k)在100次试验中发生的频率(X为命中的环数),当射击次数相当大时,这个频率接近于事件(X=k)在一次试验中发生的概率pk。上述平均环数的计算可表示为我们称之为随机变量X的数学期望,或均值。数学期望——描述随机变量取值的平均特征定义4.1设X是离散型随机变量,其分布律为X~P(X=xi)=pi,i=1,2,…,n,…如果级数绝对收敛,并称级数的和为随机变量X的数学期望,记作则称X的数学期望存在,E(X),即则称随机变量X的数学期望不存在。注意:随机变量X的数学期望E(X)完全是由X的分

3、布律确定的,而不应受X的可能取值的排列次序的影响,因此要求级数绝对收敛。若级数不绝对收敛,例如,设离散型随机变量X的分布律为X-2-1012Pk1/162/163/162/168/16则X的数学期望为例4.2掷一颗均匀的骰子,以X表示掷得的点数,求X的数学期望。解X的分布律为X123456Pk1/61/61/61/61/61/6例4.4设X取(k=1,2,…)对应的概率为,证明E(X)不存在。证明且但级数发散所以E(X)不存在,但级数(交错级数满足Leibniz条件)(收敛)要注意数学期望的条件:“绝对收敛”。定义4.2设X是连续型随机变量,概率密度函数为f(x),二、

4、连续型随机变量的数学期望若积分绝对收敛,则称X的数学期望存在,且称积分为随机变量X的数学期望,记为E(X)即数学期望简称期望或均值。例6:几种重要分布的数学期望三、随机变量函数的数学期望定理4.1设随机变量Y是随机变量X的函数,Y=g(X)(g(•)为连续函数)(1)设X为离散型随机变量,其分布律P(X=xi)=pi,i=1,2,…若级数绝对收敛,则Y的数学期望存在,且(2)设X为连续型随机变量,其概率密度为f(x),若积分绝对收敛,则Y的数学期望存在,且此定理说明,在求随机变量X的函数Y=g(X)的期望时,不必知道Y的分布而只需知道X的分布即可。推广:设(X,Y)是二

5、维随机变量,Z=g(X,Y),g(•,•)是连续函数。(1)设(X,Y)是离散型随机变量,分布律为P(X=xi,Y=yj)=pij,i,j=1,2,…则当绝对收敛时,Z的数学期望存在,且(2)设(X,Y)是连续型随机变量,概率密度为f(x,y),则当绝对收敛时,Z的数学期望存在,且二维随机变量的数学期望离散r.v.连续r.v.例4.7设随机变量X~B(n,p),求E(Y)解X~B(n,p),分布律为其中p+q=1例4.8设二维随机变量(X,Y)具有概率密度设Z=XY,试求Z的数学期望。解O1xy1y=x1、设C是常数,则E(C)=C;2、设C是常数,X为随机变量,则E(

6、CX)=CE(X);四.数学期望的性质3、设X,Y为任意两个随机变量,则有E(X+Y)=E(X)+E(Y);推广:Xi为随机变量,Ci为常数,i=1,2,…,nE(C1X1+C2X2+…+CnXn)=C1E(X1)+C2E(X2)+…+CnE(Xn)4、若X,Y是相互独立的随机变量,则E(XY)=E(X)E(Y)。推广:X1,X2,…,Xn相互独立,则E(X1X2…Xn)=E(X1)E(X2)…E(Xn)反之不然,即由E(XY)=E(X)E(Y)不能推出它们独立。例1:已知甲乙两箱中装有同种产品,其中甲箱中装有3件合格品和3件次品,乙箱中仅装有3件合格品。从甲箱中任取3

7、件产品放入乙箱中,求乙箱中次品件数的数学期望。例2:已知0,其它求随机变量的数学期望E(X).例3:设随机变量X的分布列为:求:X-202P0.40.30.3例4:设随机变量X的密度函数:f(x)=0,其它对随机变量X独立地重复观察4次,用Y表示观察值大于的次数,求EY例5:设(X,Y)分布列为:(1)求E(X),E(Y);(2)设Z=X/Y,求E(Z);(3)设,求E(Z)XY123-10.20.1000.100.310.10.10.1例6:设(X,Y)的密度函数:f(x,y)=0其它求:E(X),E(Y),E(XY),4.2方差一、方

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