《概率论与数理统计 --- 第四章{随机变量的数字特征} 第一节：数学期望》由会员分享，可在线阅读，更多相关《概率论与数理统计 --- 第四章{随机变量的数字特征} 第一节：数学期望（31页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、第四章随机变量的数字特征 第一节数学期望 第二节方差 第三节协方差与相关系数 第四节矩协方差矩阵 第一节数学期望 离散型随机变量的数学期望连续型随机变量的数学期望二维随机变量的数学期望随机变量函数的数学期望数学期望的性质 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 然而 在实际问题中 概率分布一般是较难确定的 而在一些实际应用中 人们并不需要知道随机变量的一切概率性质 只要知道它的某些数字特征就够了 例如分布的中心位置 分散程度等等 因此 在对随机变量的研究中 确定某些数字特征是重要的 在这些数字特征中 最常用的是 数学期望 方差 协方差和相关系数 一 离散型随机变量的数学
2、期望 1 概念的引入 例1 某车间对工人的生产情况进行考察 车工小张每天生产的废品数X是一个随机变量 如何定义X的平均值呢 我们先观察小张100天的生产情况 若统计100天 32天没有出废品 30天每天出一件废品 17天每天出两件废品 21天每天出三件废品 可以得到这100天中每天的平均废品数为 假定小张每天至多出现三件废品 这个数能否作为X的平均值呢 可以想象 若另外统计100天 车工小张不出废品 出一件 二件 三件废品的天数与前面的100天一般不会完全相同 这另外100天每天的平均废品数也不一定是1 27 n0天没有出废品 n1天每天出一件废品 n2天每天出两件废品 n3天每天出三件废品
3、可以得到n天中每天的平均废品数为 假定小张每天至多出三件废品 一般来说 若统计n天 这是以频率为权的加权平均 当N很大时 频率接近于概率 所以我们在求废品数X的平均值时 用概率代替频率 得平均值为 这是以概率为权的加权平均 这样得到一个确定的数 我们就用这个数作为随机变量X的平均值 2 定义 设X是离散型随机变量 它的分布律是 P X xk pk k 1 2 请注意 离散型随机变量的数学期望是一个绝对收敛的级数的和 数学期望简称期望 又称为均值 若级数 绝对收敛 则称级数 即 的和为随机变量X的数学期望 记为E X expectationormean 例1 1 0 1分布b 1 p 的数学期望
4、 E X p 2 二项分布b n p 的数学期望 例2 几个重要的离散型r v 的期望 3 泊松分布 一旅客8 20到车站 求他候车时间的数学期望 例3 按规定 某车站每天8 00 9 00和9 00 10 00都恰有一辆客车到站 但到站时刻是随机的 且两者到站的时间相互独立 其规律为 二 连续型随机变量的数学期望 设X是连续型随机变量 其密度函数为f x 在数轴上取很密的分点x0 x1 x2 则X落在小区间 xi xi 1 的概率是 小区间 xi xi 1 阴影面积近似为 由于xi与xi 1很接近 所以区间 xi xi 1 中的值可以用xi来近似代替 这正是 的渐近和式 该离散型r v 的数
5、学期望是 定义 设X是连续型随机变量 其密度函数为f x 如果积分 绝对收敛 则称此积分值为X的数学期望 即 请注意 连续型随机变量的数学期望是一个绝对收敛的积分 1 均匀分布U a b 例4 几个重要的连续型r v 的期望 2 指数分布E 3 正态分布N 2 三 二维随机变量的数学期望 则 1 设二维离散型随机变量 X Y 的联合分布律为 2 设二维连续型随机变量 X Y 的联合概率密度为f x y 则 解 例5 设 X Y 的联合密度为 求E X 四 随机变量的函数的数学期望 1 问题的提出 设已知随机变量X的分布 我们需要计算的是X的某个函数g X 的期望 那么应该如何计算呢 一种方法是
6、 因为g X 也是随机变量 它的分布可以由已知的X的分布求出来 一旦我们知道了g X 的分布 就可以按照期望的定义把E g X 计算出来 使用这种方法必须先求出随机变量函数g X 的分布 一般是比较复杂的 1 当X为离散型时 它的分布律为P X xk pk 2 当X为连续型时 它的密度函数为f x 若 2 定理 设Y是随机变量X的函数 Y g X g是连续函数 3 上述定理还可以推广到两个或两个以上随机变量的函数的情况 例6 例7 五 数学期望的性质 1 设C是常数 则E C C 4 设X Y相互独立 则E XY E X E Y 2 若k是常数 则E kX kE X 3 E X Y E X E
7、 Y 诸Xi相互独立时 请注意 由E XY E X E Y 不一定能推出X Y独立 X b n p 若设 则 X X1 X2 Xn np i 1 2 n 因为 P Xi 1 p P Xi 0 1 p 所以 E X 则X表示n重贝努里试验中的 成功 次数 例8求二项分布的数学期望 例9 把数字1 2 n任意地排成一列 如果数字k恰好出现在第k个位置上 则称为一个巧合 求巧合个数的数学期望 由于 E Xk P Xk 1 解 设巧合个数为X k 1 2 n 则 故 引入 例10 一民航送客车载有20位旅客自机场开出 旅客有10个车站可以下车 如到达一个车站没有旅客下车就不停车 以X表示停车的次数 求E X 设每位旅客在各个车站下车是等可能的 并设各旅客是否下车相互独立 按题意 本题是将X分解成数个随机变量之和 然后利用随机变量和的数学期望等于随机变量数学期望的和来求数学期望的 此方法具有一定的意义 作业 习题4 12 2 3 5 7 9 14
