设随机变量X服从区间(-3,3)上的均匀分布,则E(1-3X)=?
设随机变量X服从区间(-3,3)上的均匀分布,则E(1-3X)=0。
随机变量X服从区间(-3,3)上的均匀分布,则E(X)=(-3+3)/2=0。
且E(1-3X)=E(1)-E(3X)=E(1)-3E(X)=1-3*0=1.
故而E(1-3X)=0。
扩展资料:
数学期望的性质:
在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。设C为一个常数,X和Y是两个随机变量。以下是数学期望的重要性质
1、E(C)=C。
2、E(CX)=CE(X)
3、E(X+Y)=E(X)=E(Y)
4、当X和Y相互独立时,E(XY)=E(X)*E(Y)
性质3和性质4可以推到到任意有限个相互独立的随机变量之和或之积的情况。
设随机变量X服从区间(-3,3)上的均匀分布,则E(1/x^2)=∫_from 1 to 3_ 1/x^2 * 1/2 dx=1/3。
随机变量均匀分布的随机变量落在固定长度的任何间隔内的概率与区间本身的位置无关(但取决于间隔大小),只要间隔包含在分布的支持中即可。
随机变量均匀分布对于任意分布的采样是有用的。 一般的方法是使用目标随机变量的累积分布函数(CDF)的逆变换采样方法。
扩展资料:
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响,可能取各种不同的值,但这些取值落在某个范围的概率是一定的。
有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如对地面目标射击,弹着点的位置需要两个坐标才能确定,因此研究它要同时考虑两个随机变量。
参考资料来源:百度百科-随机变量
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