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文档简介

1、第7章随机变量的数字特征，先讨论了随机变量的分布函数，发现分布函数可以完全描述随机变量的统一修正规则。 但是，在许多实际的问题中，不能容易地求出随机变量的分布，有时不需要完全考察随机变量的变化状况，仅知道随机变量的特征即可，所以不需要求出其分布函数。 例如：1.评定某地区粮食产量水平，多了解该地区平均产量即可；2 .研究水稻品种优劣时，多关心稻穗平均稻粒数；3 .检测一批棉花品质时，应注意纤维平均长度，纤维长度和从以上例子可知，与随机变量相关联的一些数值虽然不能完全地描述随机变量，但可以描述某些方面的重要特征。 随机变量的数字特征是用数字表示随机变量的分布特征，在理论和实践上都有重要意义。第7

2、章随机变量的数字特征、第7章随机变量的数字特征、数学期待方差和标准偏差协方差和相关系数切比雪夫不等式和数定理中心极限定理、7.1随机变量的数学期待、一、离散型随机变量的数学期待从平均设为数据集、2、3、2、4、2=(2 可以概括地获得=(24 33 42 51)/10、=24/10 33/10 42/10 51/10、=3。 如果是、的话，只需求此n个数的算术平均，再将此n个数相加除以n即可。 即(2)加权平均：如果这n个中有相同的，则将其中ni个可取值设为Xi (I=1，2， k )、将列表设为7.1随机的(3)对于一个离散随机变量x，如果其可取值为x1、x2、xn，则将该n个个数相加并除以

3、n而设为“平均”是因为x取各自的值的概率不同，概率大的出现的机会大将7.1随机变量的数学期待、1 .离散随机变量x的分布律定义为一、被称为离散型随机变量的数学期待、随机变量x的数学期待或者其分布的数学期待，简称为期待或者平均。 级数不收敛的话，x的期待是不存在的。 (1) X的预期E(X )是一个整数，其形式是x的可能值的加权平均，而其权重是根据该加权平均的概率。这完全是由x的分布来确定的(2) E(X )作为刻划x的某特性的数值，不可与各项目的排列顺序相关。 因此，定义要求级数的绝对收敛。 注释，所以a的射击技术比b的好。 例：有甲、乙两射手。 他们的射击技术如表所示，哪个射手能力好？ 解甲射击的平均击中数，乙射击的平均击中数，例如：人有10万元现金，如果投资某项目，佚预计成功的机会是30%，利润是8万元，失败的机会是70%，损失是2万元，如果存入银行，同期的利率因为E(X)=80.3-0.72=

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