概率论与数理统计(理工类)
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离散型随机变量的数学期望
连续型随机变量的数学期望
随机变量函数的数学期望
二维随机变量函数的数学期望
数学期望的性质
方差的定义
随机变量方差的计算
0-1分布的数字特征
二项分布的数字特征
几何分布的数字特征
泊松分布的数字特征
指数分布的数字特征
均匀分布的数字特征
正态分布的数字特征
方差的性质
连续型条件数学期望和方差
协方差的计算
协方差的性质
相关系数的定义
随机变量和的方差与协方差的关系
正态分布的相关与独立
矩的概念
n维正态分布的重要性质—性质1
n维正态分布的重要性质—性质2
n维正态分布的重要性质—性质3
n维正态分布的重要性质—性质4
切比雪夫不等式
伯努利大数定理
依概率收敛的定义
切比雪夫大数定理
林德伯格—勒维中心极限定理
棣莫佛—拉普拉斯中心极限定理
 
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随机变量函数的数学期望

  设是一随机变量,为一实函数,则也是一随机变量,理论上,虽然可通过的分布求出的分布,再按定义求出的数学期望,但这种求法一般比较复杂. 下面将不加证明地引入有关计算随机变量函数的数学期望的定理.

  定理1是一个随机变量,, 且存在,于是

  (1) 若为离散型随机变量,其概率分布为

的数学期望为

  (2) 若为连续型随机变量,其概率密度为,则的数学期望为

.

注:上述定理可推广到二维以上的情形.

  定理2是二维随机变量,, 且存在,则

  (1) 若为离散型随机变量,其概率分布为

则Z的数学期望为

  (2) 若为连续型随机变量,其概率密度为,则的数学期望为

.

定理的重要性在于:求时,不必知道的分布,只需知道的分布即可. 这给求随机变量函数的数学期望带来很大方便.

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