设随机变量x的概率密度为f(x)=x 0≤x≤1 ,f(x)=2-x 1≤x≤2,,f(x)=0 其他,求E(X).D(X)
E(x)=∫xf(x)dx,分别在[0,1)和[1,2]上求积分,结果是E(x)=1/3x^3|[0,1)+(x^2-1/3x^3)|[1,2]=1
当x<0时,F(x)=0
当0<=x<1时,F(x)=∫f(x)dx=x^2/2(积分下上限是0和x)
当1<=x<2时,F(x)=∫f(x)dx+∫f(x)dx=2x-x^2/2-1(前面一个积分下上限是0和1,后边一个是1和x)
当x>=2时,F(x)=∫f(x)dx+∫f(x)dx=1(前面一个积分下上限是0和1,后边一个是1和2)
例如:
P{X≤1.5}的大小是f(x)曲线从x=0到x=1.5与x轴所围的面积
S=1/2*1*f(1)*2-1/2*(1.5-1)*f(1.5)
=1-1/8
=7/8
则P{X≤1.5}=7/8
扩展资料:
则X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数,简称为概率密度。
单纯的讲概率密度没有实际的意义,它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标,区间看成是横坐标,概率密度对区间的积分就是面积,而这个面积就是事件在这个区间发生的概率,所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的,它必须要有区间作为参考和对比。
参考资料来源:百度百科-概率密度