1樓：匿名使用者
^e(x-c)²
= e(x²-2cx+c^copy2)
= e(x²)-2ce(x)+c² (1)d(x) = e(x²)-e²(x) (2)(1)-(2)：
e(x-c)²-d(x) =
= -2ce(x)+c²+e²(x)
= [e(x)-c]²>= 0 (3) 問題得證！
設隨機變數x的數學期望e(x)，方差d(x)==σ2(σ＞0)，令y=x-e(x)/σ,求e(y),d(y)
2樓：浩笑工坊
設隨機變數
來x的數學期望為
源e(x)，
方差為d(x)＞0，令，
證明：e(y)=0，d(y)=1。
擴充套件資料設隨機變數x的數學期望e（x）=μ，方差d（x）=σ2，則根據切比雪夫不等式，有p≤
根據切比雪夫不等式有：
p（|x-ex|≥ε ）≤
varx /ɛ2
設隨機變數x的數學期望e（x）=7，方差d（x）=5，用切比雪夫不等式估計得p{2＜x＜12}≥______
3樓：一生乙個乖雨飛
|p≥4/5
切比雪夫（chebyshev）不等式，對於任一隨機變數x ，若ex與dx均存在，則對任意ε＞0，恒有p=ε} 越小，p的乙個上界，該上界並不涉及隨機變數x的具體概率分布，而只與其方差dx和ε有關，因此，切比雪夫不等式在理論和實際中都有相當廣泛的應用。
4樓：手機使用者
根據切比雪夫不等式有：
p（|x-ex|≥ε ）≤
varx
?隨機變數x的數學期望e（x）=7，方差d（x）=5，故有：p=p
而對於p≤dx=15
p=p=1-p≥45
概率論方差和期望的關係問題 d(x)≦e(x-c)^2其中c為任意常數，這個式子怎麼證？
5樓：匿名使用者
你好！可以使用方差的定義與期望的性質如下圖證明，注意ex是常數。經濟數學團隊幫你解答，請及時採納。謝謝！
設隨機變數x的數學期望e（x）=μ，方差d（x）=σ2，則根據切比雪夫不等式，有p{|x-μ|≥2σ}≤______
6樓：
根據切比雪夫不等式有：
p（|x-ex|≥ε ）≤varx
?隨機變數xe數學期望e（x）=μ，方差d（x）=σ2，故有：p≤dx
(2σ)=m4
若隨機變數x的期望e(x)和方差d(x)都存在,p(|x-e(x)|>=2)=1/16,則d(x)的取值範圍是（ ）
7樓：匿名使用者
你好！d(x)的取值範圍是（d(x)≥1/4 ），用切比謝夫不等式如圖分析。經濟數學團隊幫你解答，請及時採納。謝謝！
設隨機變數X的數學期望EX方差DX2,則根
根據切比雪夫不等式有 p x ex varx 隨機變數xe數學期望e x 方差d x 2,故有 p dx 2 m4 設隨機變數x的數學期望e x 7,方差d x 5,用切比雪夫不等式估計得p 2 p 4 5 切比雪夫 chebyshev 不等式,對於任一隨機變數x 若ex與dx均存在,則對任意 0,...
設隨機變數x服從引數為的泊松分布,求E X
具體過程如圖 泊松分布的引數 是單位時間 或單位面積 內隨機事件的平均發生次數回。泊松分布適答合於描述單位時間內隨機事件發生的次數。當二項分布的n很大而p很小時，泊松分布可作為二項分布的近似，其中 為np。通常當n 20，p 0.05時，就可以用泊松公式近似得計算。事實上，泊松分布正是由二項分布推導...
設隨機變數X的概率密度為f xe x,x
1 ey 2e x 2 2 e y f x e 2x dx 1 3期望值並不一定等同於常識中的 期望 期望值 也許與每乙個結果都不相等。期望值是該變數輸出值的平均數。期望值並不一定包含於變數的輸出值集合裡。如果隨機變數只取得有限個值或無窮能按一定次序一一列出，其值域為乙個或若干個有限或無限區間，這樣...