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1、第四章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征(1)一維隨機(jī)變量的數(shù)字特征離散型連續(xù)型期望期望就是平均值設(shè)X是離散型隨機(jī)變量,其分布律為P()pk,k=1,2,n,(要求絕對收斂)設(shè)X是連續(xù)型隨機(jī)變量,其概率密度為f(x),(要求絕對收斂)函數(shù)的期望Y=g(X) Y=g(X)方差D(X)=EX-E(X)2,標(biāo)準(zhǔn)差, 矩對于正整數(shù)k,稱隨機(jī)變量X的k次冪的數(shù)學(xué)期望為X的k階原點(diǎn)矩,記為vk,即k=E(Xk)= , k=1,2, .對于正整數(shù)k,稱隨機(jī)變量X與E(X)差的k次冪的數(shù)學(xué)期望為X的k階中心矩,記為,即=, k=1,2, .對于正整數(shù)k,稱隨機(jī)變量X的k次冪的數(shù)學(xué)期望為X的k階原點(diǎn)矩,記為vk,即k=E(X

2、k)= k=1,2, .對于正整數(shù)k,稱隨機(jī)變量X與E(X)差的k次冪的數(shù)學(xué)期望為X的k階中心矩,記為,即=k=1,2, .切比雪夫不等式設(shè)隨機(jī)變量X具有數(shù)學(xué)期望E(X)=,方差D(X)=2,則對于任意正數(shù),有下列切比雪夫不等式切比雪夫不等式給出了在未知X的分布的情況下,對概率的一種估計,它在理論上有重要意義。(2)期望的性質(zhì)(1) E(C)=C(2) E(CX)=CE(X)(3) E(X+Y)=E(X)+E(Y),(4) E(XY)=E(X) E(Y),充分條件:X和Y獨(dú)立; 充要條件:X和Y不相關(guān)。(3)方差的性質(zhì)(1) D(C)=0;E(C)=C(2) D(aX)=a2D(X); E(a

3、X)=aE(X)(3) D(aX+b)= a2D(X); E(aX+b)=aE(X)+b(4) D(X)=E(X2)-E2(X)(5) D(X±Y)=D(X)+D(Y),充分條件:X和Y獨(dú)立; 充要條件:X和Y不相關(guān)。 D(X±Y)=D(X)+D(Y) ±2E(X-E(X)(Y-E(Y),無條件成立。而E(X+Y)=E(X)+E(Y),無條件成立。(4)常見分布的期望和方差期望方差0-1分布p二項(xiàng)分布np泊松分布幾何分布超幾何分布均勻分布指數(shù)分布正態(tài)分布n2nt分布0(n>2)(5)二維隨機(jī)變量的數(shù)字特征期望函數(shù)的期望方差協(xié)方差對于隨機(jī)變量X與Y,稱它們的二

4、階混合中心矩為X與Y的協(xié)方差或相關(guān)矩,記為,即與記號相對應(yīng),X與Y的方差D(X)與D(Y)也可分別記為與。相關(guān)系數(shù)對于隨機(jī)變量X與Y,如果D(X)>0, D(Y)>0,則稱為X與Y的相關(guān)系數(shù),記作(有時可簡記為)。|1,當(dāng)|=1時,稱X與Y完全相關(guān):完全相關(guān)而當(dāng)時,稱X與Y不相關(guān)。以下五個命題是等價的:;cov(X,Y)=0;E(XY)=E(X)E(Y);D(X+Y)=D(X)+D(Y);D(X-Y)=D(X)+D(Y).協(xié)方差矩陣混合矩對于隨機(jī)變量X與Y,如果有存在,則稱之為X與Y的k+l階混合原點(diǎn)矩,記為;k+l階混合中心矩記為:(6)協(xié)方差的性質(zhì)(i) cov (X, Y)=cov (Y, X);(ii) cov(aX,bY)=ab cov(X,Y);(iii) cov(X1+X2, Y)=cov(X1,Y)+cov(X2,Y);(iv) cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y).(

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