《医药数理统计》PPT课件.ppt

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1、通常是指与随机变量有关的,虽然不能完整地刻划随机变量,但却能较为集中地反映随机变量某些方面的重要特征的一些数值。,3.1 随机变量的数学期望;,3.2 随机变量的方差;,本章内容:,数字特征,第三章 随机变量的数字特征,定义 设离散型随机变量X的概率分布为,PX=xk=pk,k=1,2,3,若级数,,则称级数和,为随机变量 X 的数学期望(或均值),,记作E(X),随机变量 X 的数学期望完全是由它的概率分布确定的,而不应受 X 的可能取值的排列次序的影响,因此要求,否则,称随机变量的数学期望不存在,解 易知,例1 设随机变量X的分布列为,求,若将此例视为甲、乙两队“比赛”,甲队赢的概率为0.

2、6,输的概率为0.4,并且甲队每赢一次得3分,每输一次扣1分,则 E(X)=1.4 是指甲队平均每次可得分,定义 设连续型随机变量X的概率密度为f(x),若积分,说明:如果积分 不收敛,则称随机变量X的数学期望不存在。,收敛,则称积分值 为X的数学期望(或均值)。记作E(X),,2.连续型随机变量的数学期望,试证X的数学期望不存在,证 因为,例2 设随机变量X 服从柯西分布,其密度函数为,即 不收敛,所以X的数学期望不存在,求X的数学期望(page 56).,例3 设随机变量X的概率密度函数为,解,3.随机变量函数的数学期望,定理3 设X是随机变量,Y=g(X)是X的连续函数,则有,(1)若

3、为离散型变量,其概率函数为,(2)如果X为连续型随机变量,其概率密度为 f(x),如果积分 收敛,则有,求E(X2)及E(2X-1).,例3.5 设随机变量X的概率密度函数为,证 可将C看成离散型随机变量,分布律为 PX=C=1,故由定义即得E(C)=C.,2.设C为常数,X为随机变量,则有E(CX)=CE(X),证 设X的密度函数为,则有,3.设 为任意两个随机变量,都有,1.设C为常数,则有E(C)=C,4.数学期望的性质,4.设X,Y为相互独立的随机变量,则有,注:3、4可以推广到有限个的情形,解:,二项分布的均值,Poisson 分布,解:,解:,均匀分布,指数分布,解:,常见随机变量

4、的数学期望,例,为简单计,设 n 是 k 的倍数,设共分成 n/k 组,第 i 组需化验的次数为X i,解:,若,则EX n,例如,,中位数、众数和分位点,定义,定义,定义,例,例,解:,解:,双侧 分位数的概念,设X 为连续型随机变量,其概率密度函数为f(x),则对于满足 0 1/2 的,则称 x/2 为X 所服从的分布的双侧 分位数,若,标准正态分布的上 分位数 z,常用数字,-u/2=u1-/2,四分位数指,例:page63 例3.11,若E X-E(X)2 存在,则称其为随机,方差的定义,定义1,即 V(X)=E X-E(X)2,变量 X 的方差,记为V(X)或 Var(X),D(X)

5、描述 随机变量 X 的取值偏离平均值的平均偏离程度,数,若 X 为离散型 随机变量,分布律为,若 X 为连续型随机变量,概率密度为 f(x),计算方差的常用公式:,(1)V(C)=0,(2)V(aX)=a2V(X),(3)若X,Y 相互独立,则,方差的性质,则,常见随机变量的方差(P.70),区间(a,b)上的均匀分布,E(),N(,2),例1 设X P(),求V(X).,解,方差的计算,例2 设X B(n,p),求V(X).,解引入随机变量,相互独立,,故,例3 设 X N(,2),求 V(X),解,仅知 r.v.的期望与方差 并不能确定其分布,与,有相同的期望方差但是分布却不相同,例如,K阶原点矩和K阶中心矩的概念,

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