7.3.1 离散型随机变量的均值:修订间差异

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==知识要点==
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一般地,若离散型随机变量$X$的分布列如表7.3-2所示,
一般地,若离散型随机变量$X$的分布列如表7.3-2所示,
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则称$$E(X)=x_1p_1+x_2p_2+\cdots+x_np_n$$即$$E(X)=\sum_{i=1}^nx_ip_i$$
则称$$E(X)=x_1p_1+x_2p_2+\cdots+x_np_n$$即$$E(X)=\sum_{i=1}^nx_ip_i$$
为随机变量$X$的均值或数学期望,数学期望简称期望.
为随机变量$X$的均值或数学期望,数学期望简称期望.
如果随机变量$X$服从两点分布,那么$$E(X)=0\times(1-p)+1\times p=p$$


==例题==
==例题==
==练习==
==练习==

2024年4月9日 (二) 18:47的最新版本

7.3 离散型随机变量的数字特征

知识要点

一般地,若离散型随机变量$X$的分布列如表7.3-2所示,

则称$$E(X)=x_1p_1+x_2p_2+\cdots+x_np_n$$即$$E(X)=\sum_{i=1}^nx_ip_i$$ 为随机变量$X$的均值或数学期望,数学期望简称期望.

如果随机变量$X$服从两点分布,那么$$E(X)=0\times(1-p)+1\times p=p$$

例题

练习