分布有關的特征數：均值，方差，分位數等
期望的定義：
設離散隨機變量X的分布列為pi=p(xi)=P(X=xi)，i=1，2，…，n
若Sum(| xi |*p(xi))收斂(等價于Sum( xi *p(xi))絕對收斂)
則稱E(X)= Sum( xi *p(xi))
關于期望我們希望它是唯一的
無窮級數若絕對收斂，則能保證其一定收斂(黎曼級數定理)
設連續隨機變量X的密度函數p(x)，若積分|x|p(x)dx(負無窮->正無窮)收斂
則稱E(X)= 積分xp(x)dx(負無窮->正無窮)為X的數學期望，簡稱期望或均值。
若表達式不絕對收斂，則稱X的數學期望不存在
數學期望的性質：
E(X)= Sum( xi p(xi))
E(X)= 積分xp(x)dx(負無窮->正無窮)
E(g(X))= Sum( g(xi) *p(xi))
E(g(X))= 積分g(x)*p(x)dx(負無窮->正無窮)
E(X+c)= E(X)+c
E(bX)= bE(X)
E(g1(X)加減g2(X))= E(g1(X))加減E(g2(X))

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的概率论-2.2 随机变量的数学期望(重点:随机变量X的期望)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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