1樓：孫東興
用的手機，沒法子！說思路了，用定義求解，ex=∫ f（x）*x dx在定義域上的積分，這樣，第一問就轉畫成分段函式在不同區間的定積分了，同理利用dx=ex^2-(ex)^2，共能得到兩個關於a,b,c的方程，再利用密度函式的性質，即定義域內積分為1，轉化到該題目裡是分段函式積分求和，得到第三個方程！求解方程組得到abc!
第二問就是套公式，我說的那兩個，當然是含有一些技巧，自己先算算吧，希望能幫到你！
方差與數學期望的關係公式dx=ex^2-(ex)^2 不太清楚e(x^2)=什麼 舉例說明
2樓：看完就跑真刺激
^d(x)=e
=e=e[x^2]-e+e
=e[x^2]-2*e[x]*e[x]+e[x]^2=x[x^2]-e[x]^2
概率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。
3樓：drar_迪麗熱巴
證明：d(x)=e(方差的定義）
=e=e[x^2]-e+e
=e[x^2]-2*e[x]*e[x]+e[x]^2=x[x^2]-e[x]^2
概率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。
當資料分佈比較分散（即資料在平均數附近波動較大）時，各個資料與平均數的差的平方和較大，方差就較大；當資料分佈比較集中時，各個資料與平均數的差的平方和較小。因此方差越大，資料的波動越大；方差越小，資料的波動就越小。
樣本中各資料與樣本平均數的差的平方和的平均數叫做樣本方差；樣本方差的算術平方根叫做樣本標準差。樣本方差和樣本標準差都是衡量乙個樣本波動大小的量，樣本方差或樣本標準差越大，樣本資料的波動就越大。
4樓：毛金龍醫生
^e=e(x^2)-2e(x)e(x)+[e(x)^2)]這個你直接分項就行了,e=e(x^2)+e[-2xe(x)]+e[e(x)^2]
你想啊,e(x)是乙個常數,常數的期望還是常數本身!
e[-2xe(x)]=-2e(x)e(x)e[e(x)^2]=e(x)^2
求擲n顆骰子出現的點數和的數學期望與方差。matlab程式
actually,there s an analytical solution to this.let e be expectation and s be standard deviation in the following derivations.for a single dice,e x 1 ...
效用期望與效用值期望的區別
對不同的數值求期望，舉例說明就是如果以p概率得到x，以1 p的概率得到y，那麼期望效用就是p u x 1 p u y 期望值效用當然是先算收入的期望值p x 1 p y，這個數值的效用也當然就叫期望值效用了。他們的對比是指通常人們是否在保佑期望值收入還是在風險收入中選擇，當期望效用大於期望值效用時，...
什麼是期望效用和期望值的效用
概率論上有很詳細的詮釋。期望效用，是效用的加權平均數，是乙個平均效用值，乙個較為主觀的效用值 期望值效用，是貨幣財富加權平均值的效用，是乙個加權平均值的效用，乙個可以根據一定科學合理的方法得到的乙個比較客觀的效用值。如果乙個較為主觀的效用值大於客觀的效用值，那麼你就是乙個風險愛好者。如果乙個較為主管...