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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数学期望的性质

性质1  若是常数,则

性质2  若是随机变量,是常数,则;

   证  这里只对离散型情形进行证明,连续型情形留给读者.

  设的概率分布为,则由定理1,有

性质3   若是两个随机变量,则;

   注:综合性质2和性质3,我们有:

,

其中是常数.

性质4   若是两个随机变量,且相互独立,则.

    注:推广到维随机向量情形,有

,(相互独立).

     证  这里只对连续性情形进行证明,离散型情形留给读者.

  设的联合密度函数为,其边缘概率密度分别为,由定理2知

因为相互独立,,所以有

.

    注:由不一定能推出独立.

  例如,在例8中,我们已计算得,但

显然,故不独立.

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