圣才电子书 www.100xuexi.com 十万种考研考证电子书、题库视频学习平台 第14章 随机变量的数字特征
14.1 考点归纳
一、随机变量的数学期望 1.离散型随机变量的数学期望
(1)设X为离散型随机变量,其分布律为p(X=xi)=pi,i=1,2,绝对收敛,则称E(x)=,且级数
?xpiii?xp为随机变量X的数学期望.
iii(2)设Y=g(x)是随机变量X的函数[g(x)为连续函数],且级数敛,则称E??g(x)??=?g(x)piii绝对收
?g(x)piii为随机变量函数g(x)的数学期望.
(3)设(X,Y)为离散型二维随机变量,X与Y的联合分布律为p(X=xi,Y=yi)=pij,
i=1,2,,Z=g(X,Y)为连续函数,且级数
??g(x,y)piiijij绝对收敛,则称
E??g(X,Y)??=??g(xi,yi)pij为二维随机变量函数g(X,Y)的数学期望.
ij特殊地,由离散型二维随机变量(X,Y)的联合分布律,可求得随机变量X及Y的数学期望:E(X)=??xpiijij,E(Y)=??ypiijij.
2.连续型随机变量的数学期望
(1)设X为连续型随机变量,其密度函数为f(x),若
?+???xf(x)dx收敛,则称
E(X)=?xf(x)dx为随机变量X的数学期望.
??+?(2)设Y=g(X)是随机变量X的函数[g(x)为连续函数],且?g(x)f(x)dx收
??敛,则称E??g(x)??=?g(x)f(x)dx为随机变量函数g(x)的数学期望.
??+?+?(3)设(X,Y)为连续型二维随机变量,X与Y的联合密度函数为
f(x,y)(???x?+?,???y?+?),Z=g(X,Y)为二元连续函数,且
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圣才电子书 www.100xuexi.com 十万种考研考证电子书、题库视频学习平台 +???????+?+???g(x,y)f(x,y)dxdy收敛,则称E??g(x,y)??=??+???g(x,y)f(x,y)dx为二维
随机变量函数g(X,Y)的数学期望.
特殊地,由离散型二维随机变量(X,Y)的联合密度函数,可求得随机变量X及Y的数学期望:E(X)=????+?+???xf(x,y)dxdy,E(Y)=?+????+???yf(x,y)dxdy.
3.数学期望的性质
(1)E(C)=C(C为常数);
(2)E(ax+b)=aE(x)+b(a,b为常数); (3)E(X?2Y)=E(X)?2E(Y);
(4)若随机变量X与Y相互独立,则有E(XY)=EXEY. 4.求随机变量数字特征的一般方法
(1)对分布律或密度函数已知的情形,直接按定义计算;对由试验给出的随机变量,先求分布再按定义计算.
(2)利用随机变量的数学期望、方差的性质以及常见分布的数学期望和方差计算. (3)对较复杂的随机变量,将其分解为简单随机变量计算.
(4)求随机变量函数的数学期望,一般不需先求随机变量函数的分布,而是直接利用随机变量函数的数学期望公式进行计算.
E(Y),D(X),D(Y),Cov(X,Y),(5)二维随机变量(X,Y)的数字特征主要指E(X),
?(X,Y),故只要已知(X,Y)的联合分布或联合密度,均可用相应的公式求出,其函数的数
字特征主要是期望E??g(x,y)??,其他的数字特征均可转化为函数的数学期望,故重点掌握函数数学期望的公式.
二、随机变量的方差、协方差和相关系数
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圣才电子书 www.100xuexi.com1.方差
十万种考研考证电子书、题库视频学习平台 随机变量X的函数??X?E(X)??的数学期望称为随机变量X的方差,记作D(X),即.随机变量方差的计算方法有如下2种,其中E(X)是随机变量D(X)=E??X?E(X)??)X的均值.
(1)利用定义计算 ①离散型随机变量的方差
22D(X)=??其中P(X=xk)=pk,k=1,2,…是X的分布律. ?xk?E(X)??pk,
k=1?2②连续型随机变量的方差D(X)=密度.
?X?E(X)??f(X)dx,其中f(X)为分布????+?2(2)利用公式计算D(X)=EX2???E(X)?? 2.方差的性质 (1)D(c)=0;
(2)D(aX+b)=aD(X)(a,b为常数);
2()2(3)若随机变量X与Y相互独立,则有D(X?Y)=D(X)+D(Y); (4)D(X)=0的充要条件是X以概率1取常数C,即P?X=c?=1. 3.标准差
方差的算术平方根D(X)称为随机变量X的标准差. 4.随机变量的协方差 (1)协方差定义
设(X,Y)为二维随机变量,称Cov(X,Y)=E??X?E(X)????Y?E(Y)??为随机变量X与Y的协方差.计算协方差的常用公式为Cov(X,Y)=E(XY)?E(X)E(Y).当
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