為什么Ex=0,是所有離散型的概率分布都=0嗎?

老師,為什么Ex=0,是所有離散型的概率分布都=0嗎

丹同學
2021-12-16 11:26:02
閱讀量 547
  • 老師 高頓財經(jīng)研究院老師
    高頓為您提供一對一解答服務(wù),關(guān)于為什么Ex=0,是所有離散型的概率分布都=0嗎?我的回答如下:

    同學你好,這里期望值為0,是題干給出的條件。


    以上是關(guān)于率,概率相關(guān)問題的解答,希望對你有所幫助,如有其它疑問想快速被解答可在線咨詢或添加老師微信。
    2021-12-16 22:57:30
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其他回答

  • 做同學
    設(shè)隨機變量 xy獨立x有概率密度f(x)y有離散型分布p(x=ai)=pi>0i=12……,ai都不為0,求z=xy的概率密度
    • 賈老師
      什么時候用全概公式?
      分析z=x+y或z=xy或z=xy,或z=x/y時均可用下面方法:
      1、當x,y均為離散型變量時,直接計算z的分布律。(x,y為離散型變量時,計算出的z一定是一維的)
      2、當x,y均為連續(xù)型隨機變量時,可通過二重積分計算。計算方法是什么樣的?將正概率密度區(qū)間(題目一般會告知)和所求區(qū)間(如z=xy)求交集,在這個交集范圍內(nèi),求積分。
      3、當x,y中,一個為連續(xù)型隨機變量,一個為離散型隨機變量時,所得z必然是連續(xù)型隨機變量。(原因:例如,z=xy,若x只能取1或2,而y是連續(xù)地取值,則xy可取任何值,即xy是連續(xù)地取值)
      對于z=xy,此時,二重積分不好使,因為其中一個變量的密度函數(shù)是不存在的;而若直接求分布律,它沒有分布律,因為z本身是連續(xù)型的。故此時只能用全概公式。
      隨機變量取一個值就是隨機事件,故而牽扯到第一章的全概公式,也是無可非議的。當兩個隨機變量,一個是離散型的,一個是連續(xù)型的,求z=xy就用全概公式。


      如果你想看具體的例題,可以看2003年考研數(shù)三(還是數(shù)一?)中的一個分值為13分的概率題,看懂了那個題目,以后求這樣的概率密度的題目,你就可以輕松應付了。不過,話說回來,近5年考研的概率題好像也沒有出過這樣的吧。你需要多做題加強對這些知識的理解,不懂的話,可以問老師,或者報個網(wǎng)絡(luò)班都行。
  • D同學
    既然離散型和連續(xù)型變量都有各自的概率分布公式,為什么又另外替他們弄了一個分布函數(shù)
    • L老師
      我覺得你的問題問的很好,是個愛思考的人。

      確實,離散型隨機變量可以用分布律來描述,連續(xù)型隨機變量可以用密度函數(shù)來描述,已經(jīng)解決了各自分布規(guī)律的描述問題。但分布函數(shù)也是好東西,有以下好處,所以始終擁有一席之地
      1. 分布函數(shù)可以將連續(xù)型隨機變量和離散型隨機變量以及混合型隨機變量統(tǒng)一起來,而不是各用各的表述?!敖y(tǒng)一”的框架從來受到數(shù)學家(和包括其他家)的喜愛。這個理由應該是很充分的。
      2. 分布函數(shù)本身具有一些優(yōu)點,比如一樓所說的,分布函數(shù)計算區(qū)間概率很方便。分布律和密度函數(shù)給出的是一些點的概率。要求區(qū)間概率的話,還是要求和或求積分。從這個意義上,分布函數(shù)更宏觀。
      3. 最后說一點,但可能是最重要的一點是,密度函數(shù)是理論上的好東西,對很多隨機現(xiàn)象并不存在或不知道其密度函數(shù)。而分布函數(shù)更實用,即使沒有密度函數(shù),也可以進行觀察和實驗得到經(jīng)驗分布函數(shù),從而反過來知道密度函數(shù)的大致類型。分布函數(shù)與密度函數(shù)的這種反演關(guān)系是非常重要的。

      當然還有其他的一些理由,但我想這些應該夠了。希望你能有所體會。
  • 之同學
    設(shè)連續(xù)型隨機變量ξ的概率分布密度為f(x)=a/x^2+2x+2 ,a為常數(shù),則p(ξ≥0)=_______.
    • 孫老師
      首先訂正題目連續(xù)型隨機變量ξ的概率分布密度為f(x)=a/(x^2+2x+2) ,a為常數(shù)
      令從負無窮到正無窮大積分f(x) =1
      即而從負無窮到正無窮大積分f(x)dx = 從負無窮到正無窮大積分[a/[(x+1)^2 +1] dx
      =aarctan(x+1) 在正無窮的值減去在負無窮大的值.=a[ piǘ - (-piǘ)] = api
      令api = 1 即得a = 1/pi.
      p(ξ≥0)=從0到正無窮大積分f(x)dx = 從0到正無窮大積分[1/{pi[(x+1)^2 +1]} dx
      =(1/pi)arctan(x+1) 在正無窮的值減去在0的值.=(1/pi)[ piǘ - piǚ] = 1ǚ.
      即p(ξ≥0)=1ǚ.
      _______.
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