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如果知道了随机变量X 的概率分布, 那么 X 的全部概率特征也就知道了. ; 这些特征数字在 理论上和实践上都具有十分重要的意义. ; 随机变量的数学期望是概率论中最重要的概念之一. 它的定义来自习惯上的平均值概念.; 抽象出 ;则称 为 X 的数学期望(期望) ;设在各交通岗遇到红灯的事件是相互独立的, ;X 的数学期望近似;定义2(P132 D2) 设 X 是连续型随机变量, 其密度函数为 f (x),;设有一个总质量为 1 的质点系分布在 x 轴上,; 例3(P132 例3);例4(P132 例4); 这意味着,若从该地区抽查很多个成年男子,分别测 量他们的身高，; 一旦知道了g(X) 的分布, 就可以按照期望定义把 E[g(X)] 计算出来 .; 若 收敛,;? 将 g(X) 特殊化, 可得到多种其他的数字特征.;= ? 0. 1 + ? 0. 2 + ? 0. 4 + ? 0. 3;例6(P135例7);;设每次命中率为 p,; ; 为了补偿乙的不利地位,另行规定两人下的赌注不相等, ; 如经营工艺品,风险小但获利少(95％会赚,但利润为1000元)．; 我们介绍了随机变量的数学期望, 它反映了随机变量取值的平均水平.