大桔灯文库logo

下载提示:1. 本站不保证资源下载的准确性、安全性和完整性,同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,大桔灯负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。

相关文档

  • 4.1-4.2.ppt

    #

  • 4.1-4.2.ppt

    最常用的数字特征是:一维离散型随机变量 定义:设离散型随机变量X的概率分布为例: 一批产品中有一二三等及废品4种相应比例分别为6020137若各等级的产值分别为10元元4元及0元求这批产品的平均产值 P 该公式的重要性在于:当我们求 E[g(X)]时 不必求g(X)的分布而只需知道X的分布这对求 g(X) 的期望带来了极大方便 Y1418近似即:连续型随机变量的数学期望是一个

  • 4.1.ppt

    平均长度越长偏离程度越小 质量就越好 初赛3:3:4 2:3:5 2:2:6若无穷级数设连续 . X 的 . 为 f(x)常见 . 的数学期望分布它的数学期望不存在绝对收敛 则解 (1) 设整机寿命为 N D1 当X Y 独立时E (X Y ) = E (X )E (Y ) .解一 设 X 为空盒子数 则 X 的概率分布为求E(X) E(Y) E( X Y ) E(X Y) E(Y

  • 4.4-4.5.ppt

    从而 在一定程度上反映了二维随机变量(XY)中的分量X与Y 的某种相互关系 Cov(X X) = D(X) Cov(X Y) = Cov(Y X) Cov( aX bY ) = ab Cov(X Y) a b 是常数 Cov(X1X2 Y)= Cov(X1 Y) Cov(X2 Y) 补充: Cov(X a )=0

  • 4.3.ppt

    §43 常用的统计分布一、分位数二、χ2 分布三、F 分布四、t 分布在取得总体 X 的样本(X1 , X2 , … , Xn )后,通常是借助于样本的统计量(或枢轴量)对未知的总体分布进行统计推断。为了实现推断的目标,必须进一步确定相应的统计量(或枢轴量)所服从的分布。本节讨论一些在概率论中未介绍的,但在统计推断中常用的分布。一、分位数设随机变量 X 的分布函数为 F(x),对给定的实数α(0α

  • 4.2.ppt

    因为乙仪器的测量结果集中在均值附近 4D(X ) —— 描述 . X 的取值偏离平均值 的平均偏离程度6称为X 依概率 1 等于常数 E(X)当 X Y 相互独立时11解二 引入随机变量?例520例如

  • -4.1学期望.ppt

    §1 数学期望第四章 随机变量的数字特征§1 数学期望第四章 随机变量的数字特征第四章 随机变量的数字特征§1 数学期望返回主目录(例 9续)返回主目录设X是前10次生产的产品中的正品数并设第四章 随机变量的数字特征第四章 随机变量的数字特征

  • 16-4.1-学期望.ppt

    #

  • 信号4.1-4.2.ppt

    第4章 LT连续时间系统的S域分析拉普拉斯变换的历史: 20世纪70年代电子线路计算机辅助设计(CAD)迅速发展利用CAD程序可很方便地求解电路分析问题因此拉普拉斯变换的应用相对减少拉普拉斯变换的定义收敛域 根据傅里叶逆变换的定义则 Bilateral Laplace Transform (BLT)象函数12 任一信号 的LT不一定存在由于

  • 4.1-4.2.ppt

    第一节 特征值与特征向量第四章二、特征值与特征向量的概念四、小结一、 正交矩阵与正交变换三、 特征值与特征向量的性质证明定义定理一、正交矩阵与正交变换性质正交变换保持向量的内积﹑长度及夹角不变.证明正交矩阵的性质:说明二、特征值与特征向量证明证明:证明则即类推之,有三、特征值和特征向量的性质把上列各式合写成矩阵形式,得注意  1属于不同特征值的特征向量是线性无关的.  2属于同一特征值的特征向量的

违规举报

违法有害信息,请在下方选择原因提交举报


客服

顶部