当前课程知识点:概率论与数理统计 > 第五周:随机变量函数的分布及随机变量的数字特征 > 原点矩与中心矩 > 5.4 原点矩与中心矩
对于随机变量X
还常常引入更一般的数字特征
原点矩和中心矩
将X的n次方的期望
称为随机变量X的n阶原点矩
即X相对于原点的偏差
(X-0)的n次方的期望
X的n阶原点矩
也常常简称为X的n阶矩
将X减去E(X)的n次方的期望
称为随机变量X的n阶中心矩
即X相对于中心的偏差
也就是相对于期望的偏差
X-E(X)的n次方的期望
期望和方差都是特殊的矩
期望为随机变量X的1阶原点矩
方差为随机变量X的2阶中心矩
举一个计算随机变量矩的例子
若连续型随机变量X的密度函数
当x小于1大于0时等于3x平方
x等于其他值时密度函数等于0
试求随机变量X的3阶矩和
3阶中心矩
X的n阶原点矩
为X的n次方的期望
等于x的n次方乘以密度函数
从负无穷到正无穷积分
因为密度函数在(0,1)区间之外
均为0
所以等于x的n次方乘以
3x方从0到1的积分
等于n+3分之3
所以X的3阶矩等于2分之1
期望E(X)等于4分之3
X的3阶中心矩
等于X-E(X)立方的期望
等于x减去E(X)的立方
乘以密度函数
从负无穷到正无穷积分
等于x减去4分之3的立方
乘以3x方从0到1积分
等于负的160分之1
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--1.2 古典概型
--第一周:古典概型
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--第一周:事件间的关系与事件的运算
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--2.1 条件概率
--第二周:条件概率
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--第二周:有关条件概率的三个重要计算公式
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--第二周:事件的独立性
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--2.4 应用实例
--第二周:应用实例
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--第三周:随机变量及分布函数
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--第三周:离散型与连续型随机变量
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--第三周:分布函数的性质与特殊的例子
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--第四周:二项分布与负二项分布
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--4.2 泊松分布
--第四周:泊松分布
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--第四周:几何分布与指数分布
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--4.4 正态分布
--第四周:正态分布
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