如何求一个随机变量的数学期望？

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1、只要把分布列表格中的数字，每一列相乘再相加，即可。

2、如果X是离散型随机变量，它的全部可能取值是a1,a2,…，an,…,取这些值的相应概率是p1，p2，…，pn，…，则其数学期望E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)+…；

均匀分布的期望：均匀分布的期望是取值区间[a,b]的中点(a+b)/2。 

均匀分布的方差：var(x)=E[X²]-(E[X])²。

扩展资料：

变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数，因而k是离散型随机变量。

如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0，15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等，因而称这随机变量是连续型随机变量。

数学期望公式是什么?
答：分析：由于商品的需求（销售量）x是一个随机变量，它在区间[10,30]上均匀分布，而商品的销售利润值y也是一个随机变量。它是x的函数，称为随机变量函数。问题涉及的最佳利润只能是利润的数学期望（即平均利润的最大值）。因此，求解该问题的过程是确定y与x之间的函数关系，然后求出y的期望e（y），...

如何求随机变量的期望与方差?
答：方差数学期望给出了随机变量的平均大小，现实生活中我们还经常关心随机变量的取值在均值周围的散布程度，而方差就是这样的一个数字特征。方差的作用：在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差...

怎样求离散型随机变量的数学期望?
答：设随机变量X的密度函数为f(x)=A/x^2，x>100；0，x<=100，系数A为10。A＝1／（∫［－∞，＋∞］f（x）dx）＝1／（∫［10，＋∞］a／x＾2dx）＝1／（－a／x｜［10，＋∞］）＝1／（a／10）＝10

怎么求随机事件的数学期望?
答：n为这离散型随机变量，p(X1），p(X2），p(X3），……p(Xn)为这几个数据的概率函数。在随机出现的几个数据中p(X1），p(X2），p(X3），……p(Xn)概率函数就理解为数据X1,X2,X3，……，Xn出现的频率f(Xn)。数学期望描述的是一个随机变量取值的集中位置，也就是随机变量的概率加权平均值...

怎么求随机变量xy的期望?
答：再求xy的期望：比如 P(x＝0)＝1/2，P(x＝1)＝1/2 P(y＝0)＝1/2，P(y＝1)＝1/2 则，P(xy＝0)＝3/4 P(xy＝1)＝1/4 所以，E(XY)＝0×(3/4)＋1×(1/4)＝1/4。当随机变量的可取值全体为一离散集时称其为离散型随机变量，否则称其为非离散型随机变量，这是很大的一个...

什么是数学期望?如何计算?
答：计算公式：1、离散型：离散型随机变量X的取值为X1、X2、X3……Xn，p(X1)、p(X2)、p(X3)……p(Xn)、为X对应取值的概率，可理解为数据X1、X2、X3……Xn出现的频率高f(Xi)，则：2、连续型：设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x)，若积分绝对收敛，则称积分的值 为随机变量的数学期望，...

如何计算数学离散型随机变量的期望值?
答：离散型随机变量的期望值是指随机变量取各个可能值的概率乘以其对应的值，然后将这些乘积相加得到的结果。例如，假设有一个离散型随机变量X，它有三个可能的取值：x1、x2和x3，对应的概率分别为p1、p2和p3。那么，X的期望值为：E(X)=p1*x1+p2*x2+p3*x3 ...

求随机变量x, y的期望和方差。
答：但我们可以规定男性为1，女性为0，则非数量标志也可以用数量来表示。这些例子中所提到的量，尽管它们的具体内容是各式各样的，但从数学观点来看，它们表现了同一种情况，这就是每个变量都可以随机地取得不同的数值，而在进行试验或测量之前，我们要预言这个变量将取得某个确定的数值是不可能的。

离散型随机变量的期望怎么求?
答：因为，(X，Y)是二维离散型随机变量 所以，xy也是离散型随机变量 先求出xy的概率分布列 再求xy的期望 比如 P(x＝0)＝1/2，P(x＝1)＝1/2 P(y＝0)＝1/2，P(y＝1)＝1/2 则，P(xy＝0)＝3/4 P(xy＝1)＝1/4 所以，E(XY)＝0×(3/4)＋1×(1/4)＝1/4 如果随机变量X的...

二维随机变量的数学期望怎么求?
答：P(X=0)=1/2+b,P(X+Y=1)=a+b,P(X=0,X+Y=1)=b ∵{X=0}与{X+Y=1}相互独立 ∴P(X=0)·P(X+Y=1)=P(X=0,X+Y=1)∴(1/2+b)(a+b)=b 又∵ 1/2+1/4+a+b=1 所以：a=1/12 b=1/6