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二元特征

下一节:统计量

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二元特征课程教案、知识点、字幕

随机变量X是-1到1上的

均匀分布随机变量

A是-1到1上的一个定点

好 那么Y是点A到X的距离

X是-1到1均匀取的一个随机变量

那么Y是X到A的距离

那我们把Y表达出来

就是Y等于随机变量X减A的绝对值

当然Y本身也是个随机变量

我们来求这两个随机变量

当A等于什么值的时候

它们两个是不相关的

那不相关就意味着XY的协方差为0

根据协方差的计算公式

XY的协方差等于EXY减去EX乘以Y

要使协方差为0

那就要满足EXY和EX乘以Y相等

那我们知道这个X是-1到1上的均匀分布

所以EX它等于0

所以我们这里面XY不相关

也就是XY的协方差为0

这个条件就归结为了EXY等于0

好 那下面我们来进行具体的计算

来计算XY乘积的期望

好 那么这个X乘以X减A的绝对值

它的期望我们就可以表达成这样

因为X的取值范围是-1到1

所以这里面我们就密度函数二分之一

均匀分布

-1到1区间上的均匀分布

密度函数二分之一

密度函数乘以X乘以X的绝对值

那一般带绝对值的积分

我们就分区间来计算

X-A为负的时候

那就是-1到A

我们再这样取一段积分

那么X-A大于等于0的时候

是A到1这个区间

分两段来进行计算

那么具体的计算我们得到

这个是六分之A乘以A方减3

那这里解出来A或者等于0

或者等于正负的根号3

因为A它的绝对值一定是小于1的

A是区间-1到1上的定点

所以A一定小于1

那么这个不可能取正负根号3

所以最后我们解出来A等于0

能够使随机变量XY不相关

好 这个题目我们就讲到这

已知随机变量XY相关系数

以及XY的期望

和X方Y方的期望

我们现在要计算X+Y平方的期望

一个随机变量平方的期望

往往通过方差来计算

你看对于X+Y而言

X+Y的方差等于

e(x+y)平方的期望

再减去X+Y期望的平方

所以我们有这个式子

X+Y平方的期望就等于X+Y的方差加上

X+Y期望的平方

那X+Y的期望很容易算

我们通过这两个式子就知道

通过X期望等于0

Y的期望等于1知道

X+Y的期望等于1

关键计算X+Y的方差

那么X+Y的方差

我们有这样一个计算公式

它等于什么呢 等于

X+Y的和X+Y的协方差

这样就推出X+Y的方差等于

X的方差加Y的方差

加二倍的XY的协方差

那么这个X的方差

我们仍然通过这样一个

方差的计算式就知道

X方的期望减去X期望的平方等于4

Y的方差我们也可以计算出来等于9

那这个X和Y的协方差呢

我们知道协方差等于相关系数乘以标准

X和Y的标准差的乘积

那么这个X的标准差是2

Y的标准差是3

相关系数是六分之一

所以我们得到XY的协方差等于1

这样的话我们代入方差的计算式

就得到X+Y的方差等于15

所以我们最终计算出来

X+Y平方的期望等于16

随机变量X是

-1到1上的均匀分布随机变量

这个a是大于1的

那我们来求这个

绝对值x和1的最小值函数的

这个随机变量的期望

以及绝对值x和1的最大值函数的

这个期望

好 那么这个

计算期望首先我们要

把x的密度函数写出来

x的密度函数是1/2a

x在-a到a区间内 等于1/2a

那么x在其余部分密度函数等于0

好了 我们算这个最小值函数的期望

首先我们写出这个最小值函数

绝对值x和1的最小值函数

当绝对值x小于1的时候

就是这个绝对值x

当x大于等于1的时候

绝对值x大于等于1的时候

这个最小值函数是1

好 那我们来算这个绝对值x

和1的最小值函数的期望

那就等于这个最小值函数乘以

随机变量x的密度函数

那么同负无穷到正无穷积分

当然这个积分

这个密度函数

只有在有限的部分才是非0的

所以只用考虑这部分就好了

那么这样这个密度函数在-a到a区间内

是非0的

其余部分就是0不用考虑了

而在这个-a到a区间内

这个最小值函数

它的取值也是形式不同的

在-1到1区间内

这个最小值函数是等于绝对值x

在这个0在这个-a到-1和1到a之间

这个最小值函数等于1

所以这个积分我们就分三段来计算

在这个-1到1的时候

最小值函数是绝对值x乘以1的函数

在-a到-1和1到a之间

最小值函数都是1

这个就是这样的积分

最后我们算出来

这个积分等于1-1/2a

所以最小值函数的

这样的一个期望等于1-1/2a

那我们再算这个最大值函数的期望

那首先写出绝对值x和1的最大值

这个函数的最大值

那么当绝对值x小于1的时候最大值是1

当绝对值x大于等于1的时候

最大值函数是x绝对值

那么这个还是

x绝对值的和1的最大值函数的期望

就等于这个最大值函数乘以密度函数

在负无穷到正无穷积分

而这个密度函数是

只有在-a和a之间是非0的

那同样这个最大值函数在-1到1

在这三个区间内取值是不同的

在-1到1之间取值是1

那么在这个-a到-1之间的取值是

x的绝对值

实际上就是这个-x

在1到a区间上取值

是x绝对值就是正x

好 所以我们这个积分仍然可以分成三段

这个三段来求解

那么三段这个积分的计算

我们经过这个基本的积分的运算

最后得到这个最大值

这个最大值函数

绝对值x和1的最大值函数的期望等于

1/2a乘以a加1/2a

好 那这个题目我们就讲到这儿

概率论与数理统计课程列表:

第一周:随机事件及其概率运算

-随机试验与随机事件

--1.1 随机试验与随机事件

-古典概型

--1.2 古典概型

--第一周:古典概型

-事件间的关系与事件的运算

--1.3 事件间的关系与事件的运算

--第一周:事件间的关系与事件的运算

-两个著名的例子

--1.4 两个著名的例子

--第一周:两个著名的例子

-讲义

第二周:条件概率和独立性

-条件概率

--2.1 条件概率

--第二周:条件概率

-有关条件概率的三个重要计算公式

--2.2 条件概率的三个重要计算公式

--第二周:有关条件概率的三个重要计算公式

-事件的独立性

--2.3 事件的独立性

--第二周:事件的独立性

-应用实例

--2.4 应用实例

--第二周:应用实例

-网球比赛胜率的计算

--Video

-讲义

第三周:随机变量

-随机变量及分布函数

--3.1.随机变量及分布函数

--第三周:随机变量及分布函数

-离散型与连续型随机变量

--3.2 离散型随机变量

--第三周:离散型与连续型随机变量

-分布函数的性质与特殊的例子

--3.3 分布函数的性质与特殊的例子

--第三周:分布函数的性质与特殊的例子

-概率论所需微积分要点回顾

--3.4 概率论所需微积分要点回顾

--第三周:概率论所需微积分要点回顾

-讲义

第四周:常见随机变量

-二项分布与负二项分布

--4.1 二项分布与负二项分布

--第四周:二项分布与负二项分布

-泊松分布

--4.2 泊松分布

--第四周:泊松分布

-几何分布与指数分布

--4.3 几何分布与指数分布

--第四周:几何分布与指数分布

-正态分布

--4.4 正态分布

--第四周:正态分布

-讲义

第五周:随机变量函数的分布及随机变量的数字特征

-随机变量函数的分布

--5.1 随机变量函数的分布

--第五周:随机变量函数的分布

-随机变量的数学期望

--5.2 随机变量的数学期望

--第五周:随机变量的数学期望

-随机变量的方差

--5.3 随机变量的方差

--第五周:随机变量的方差

-原点矩与中心矩

--5.4 原点矩与中心矩

--第五周:原点矩与中心矩

-期望和方差的一些补充性质

--5.5 期望和方差的一些补充性质

--第五周:期望和方差的一些补充性质

-讲义

第六周:常见随机变量的期望方差和应用实例

-二项分布与泊松分布的期望与方差

--6.1二项分布与泊松分布的期望与方差

--第六周:二项分布与泊松分布的期望与方差

-几何分布的期望与方差

--6.2 几何分布的期望与方差

--第六周:几何分布的期望与方差

-均匀、指数和正态分布的期望与方差

--6.3 均匀、指数和正态分布的期望与方差

--第六周:均匀、指数和正态分布的期望与方差

-随机变量数学期望的应用实例

--6.4 随机变量数学期望的应用实例

--第六周:随机变量数学期望的应用实例

-快速排序算法的平均计算量分析

--Video

-讲义

第七周:多维随机变量,独立性

-多维随机变量

--7.1. 多维随机变量

-第七周:多维随机变量

-常见多维随机变量举例

--7.2. 常见多维随机变量举例

--第七周:常见多维随机变量举例

-随机变量的独立性

--7.3 随机变量的独立性

--第七周:随机变量的独立性

-独立随机变量期望和方差的性质

--7.4 独立随机变量期望和方差的性质

--第七周:独立随机变量期望和方差的性质

-讲义

第八周:条件分布与条件期望

-条件分布

--8.1条件分布

--第八周:条件分布

-条件期望

--8.2 条件期望

--第八周:条件期望

-全期望公式(上)

--8.3 全期望公式(上)

--第八周:全期望公式(上)

-全期望公式(下)

--8.4 全期望公式(下)

--第八周:全期望公式(下)

-讲义

第九周 协方差与相关系数

-随机变量函数的期望

--9.1. 随机变量函数的期望

--第九周:随机变量函数的期望

-协方差

--9.2 协方差

--第九周:协方差

-相关系数

-- 9.3 相关系数

--第九周:相关系数

-相关与独立

--9.4 相关与独立

--第九周:相关与独立

-讲义

第十周 独立随机变量和的分布与顺序统计量

-独立随机变量和的分布

--10.1. 独立随机变量和的分布

--第十周:独立随机变量和的分布

-独立正态分布和的分布

--10.2 独立正态分布和的分布

--第十周:独立正态分布和的分布

-最大值、最小值分布

--10.3 最大值、最小值分布

--第十周:最大值、最小值分布

-顺序统计量

--10.4 顺序统计量

--第十周:顺序统计量

-讲义

第十一周 正态分布专题

-正态分布的相关与独立

--11.1 正态分布的相关与独立

--第十一周:正态分布的相关与独立

-边缘密度均为正态,联合分布不是二元正态的例子

--11.2 边缘密度均为正态,联合分布不是二元正态的例子

--第十一周:边缘密度均为正态,联合分布不是二元正态的例子

-二项分布的正态近似

--11.3 二项分布的正态近似

--第十一周:二项分布的正态近似

-正态近似计算实例

--11.4 正态近似计算实例

--第十一周:正态近似计算实例

-讲义

第十二周 大数定律和中心极限定理

-大数定律

--12.1大数定律

--第十二周:大数定律

-中心极限定理

--12.2 中心极限定理

--第十二周:中心极限定理

-蒙特卡洛(Monte Carlo)算法

--12.3 蒙特卡洛(Monte Carlo)算法

-伪随机数和随机模拟

--12.4 伪随机数和随机模拟

-讲义

第十三周 统计学基本概念

-统计学实例

--13.1 统计学实例

-总体与样本

--13.2.总体与样本

-常用统计量

--13.3 常用统计量

--第十三周:常用统计量

-三种重要的统计分布和分位数

--13.4 三种重要的统计分布和分位数

--第十三周:三种重要的统计分布和分位数

-讲义

第十四周 参数点估计

-参数的矩估计

--14.1参数的矩估计法

--第十四周:参数的矩估计

-参数的极大似然估计

--14.2参数的极大似然估计法

--第十四周:参数的极大似然估计

-参数点估计的无偏性和有效性

--14.3 参数点估计的无偏性和有效性

--第十四周:参数点估计的无偏性和有效性

-参数点估计应用实例

--14.4 参数点估计应用实例

--第十四周:参数点估计应用实例

-讲义

第十五周 参数的区间估计

-区间估计的基本思想

--15.1 区间估计的基本思想

--第十五周:区间估计的基本思想

-区间估计的构造方法

--15.2 区间估计的构造方法

--第十五周:区间估计的构造方法

-两个正态总体的区间估计

--15.3 两个正态总体的区间估计

--第十五周:两个正态总体的区间估计

-大样本置信区间

--15.4 大样本置信区间

--第十五周:大样本置信区间

-讲义

第十六周 假设检验

-假设检验问题的提示和标准步骤

--16.1假设检验问题的提示和标准步骤

--第十六周:假设检验问题的提示和标准步骤

-假设检验问题的两类错误和P值

--16.2假设检验问题的两类错误和P值

--第十六周:假设检验问题的两类错误和P值

-单个正态总体参数的假设检验

--16.3 单个正态总体参数的假设检验

--第十六周:单个正态总体参数的假设检验

-拟合优度检验

--16.4拟合优度检验

--第十六周:拟合优度检验

-讲义

应用实例

-利用条件概率计算网球比赛胜率

--利用条件概率计算网球比赛胜率

-利用期望的计算性质分析快速排序算法的平均计算量

--利用期望的计算性质分析快速排序算法的平均计算量

-讲义

习题课一

-事件

--事件

-分布函数

--分布函数

-正态

--正态

-指数与二项

--指数与二项

习题课二

-随机变量函数的分布

--随机变量函数的分布

-指数分布期望

--指数分布期望

-切比雪夫不等式

--切比雪夫

-二元离散

--二元离散

-协方差

--协方差

-二元特征

--二元特征

习题课三

-统计量

--统计量

-无偏估计

--无偏估计

-点估计

--点估计

-假设检验

--假设检验

习题课四

-选择

--选择

-填空

--填空

-大题

--大题

二元特征笔记与讨论

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