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2 3.1 ( ) (Expectation) (Conditional Mean) (Median) Previous Next First Last Back Forward 1
3 ( ): ( ), 3. :, :,, :, : Previous Next First Last Back Forward 1
4 3.1 ( ) (Expectation) (Mean),., 100,, ,? Example Example :, 3/4, 1/4., 2 1,, = 150( ), Previous Next First Last Back Forward 2
5 , = 50( ). X, X ( 2 1 ),, X : 200 0, 3/4 1/4., X, X.,. Previous Next First Last Back Forward 3
6 : : ? Example Example N, : 8 0.3N N N = 9.3N : 8 0.2N N N = 9.1N, N, ,. Previous Next First Last Back Forward 4
7 ( ) :, X, P (X = x i ) = p i, i = 1, 2, i=1 x i p i < +, x i p i i=1 Definition X ( ), EX. x i p i = +, X ( ). i=1 Previous Next First Last Back Forward 5
8 , X f(x) (a, b), a < b, X X : 1. {x i }, a = x 0 < x 1 <... < x n = b, x i = x i x i X, {t i }, x i 1 < t i x i P (X = t i ) = p i = P (x i 1 < X x i ) f(t i ) x i 3. :( x i 0) EX = t i p i t i f(t i ) x i xf(x)dx := EX <, x i p i t i f(t i ) x i x f(x)dx <. Previous Next First Last Back Forward 6 R R
9 X f(x), x f(x)dx <, xf(x)dx X, EX. Definition X. x f(x)dx =, Previous Next First Last Back Forward 7
10 . 1. X B(n, p): EX = n n! k. k!(n k)! pk (1 p) n k k=0 n 1 (n 1)! = np i!(n 1 i)! pi (1 p) n 1 i = np. i=0 2. Poisson X P (λ): 3. X U[a, b]: EX = b a EX = λ. x 1 b a dx = a + b 2. Previous Next First Last Back Forward 8
11 4. X N(µ, σ 2 ): EX = = = µ. 5. X Exp(λ): EX = x e (x µ)2 2σ 2 dx 2πσ 1 (σy + µ). e y2 /2 dy 2π xλe λx dx = 1/λ. 6. X χ 2 n: 7. t X t n : EX = n. EX = 0. Previous Next First Last Back Forward 9
12 r.v. X ) P (X = ( 1) k 2 k k X = 1, k = 1, 2, 2k Example Example : ( 1) k 2 k k 1 2 = 1 k k = + k=1 X k=1 ( 1) k 2 k 1 k 2 = ( 1) k 1 k k = ln2. k=1 k=1 Previous Next First Last Back Forward 10
13 (Cauchy ) Example p(x) = 1 π(1 + x 2 ), x R, :. Example :,p(x), p(x)dx = 1 π x 2 dx = 1 π arctan x = 1, p(x) ( Cauchy ), x p(x)dx = 2 π Cauchy. # 0 x dx =, 1 + x2 Previous Next First Last Back Forward 11
14 ,. c 1, c 2,..., c n, E(c 1 X 1 + c 2 X c n X n ) = c 1 EX 1 + c 2 EX c n EX n,. X B(n, p), EX. Example Example : I i B(1, p), i = 1, 2,..., n, X = n i=1 I i EI i = p. EX = n i=1 EI i = np. Previous Next First Last Back Forward 12
15 2.,, E(X 1 X 2 X n ) = EX 1 EX 2 EX n,. 3. ( ) X, P (X = a i ) = p i, i = 1, 2,...,, f(x). { i Eg(X) = g(a i)p i, i g(a i) p i < ; + g(x)f(x)dx, + g(x) f(x)dx <. Previous Next First Last Back Forward 13
16 c, EcX = cex. Example Example X N(0, 1), Y = X Example Example : X N(0, 1), EX 2 = = 1., EY = EX = 2. + x 2 1. e x2 2 dx 2π Previous Next First Last Back Forward 14
17 X B(n, p), Y = X(n X). Example Example : X B(n, p), EX = np, EX 2 = V ar(x) + (EX) 2 = np(1 p) + n 2 p 2. EY = EX(n X) = ( ) n n k(n k) p k (1 p) n k k k=0 = nex EX 2 = n(n 1)p(1 p). Previous Next First Last Back Forward 15
18 20, 10,., X, EX. : Example Example Y i = { 1, i 0, i i = 1,, 20. X = 20 i=1 Y i, EX = = EY i = P ( i ) i=1 i=1 20 i=1 [ ] = Previous Next First Last Back Forward 16
19 3.1.3 (Conditional Mean),,. X x, Y, E(Y X = x), E(Y x). X Y, (X, Y ), X = x, Y P (Y = a i X = x) = p i, i = 1, 2,..., (X, Y ), X = x, Y f(y x). Definition { + E(Y X = x) = yf(y x)dy, i a ip i, (X, Y ) ; (X, Y ). Previous Next First Last Back Forward 17
20 . (X, Y ) N(a, b, σ 2 1, σ 2 2, ρ), E(Y X = x). Example Example : Y X = x N(b + ρ σ 2 σ 1 (x a), (1 ρ 2 )σ 2 2), E(Y X = x) = b + ρ σ 2 σ 1 (x a). [ ]: E(Y X = x) x, x X, E(Y X). : Previous Next First Last Back Forward 18
21 1 (Law of total expectation). X, Y. EX = E{E[X Y ]} [ ] :. X p.d.f f(x), Y p.d.f p(y), X Y = y p.d.f q(x y). EX = = xf(x)dx = x xq(x y)dxp(y)dy = = E{E[X Y ]} q(x y)p(y)dydx E[X Y = y]p(y)dy [ ]: g(x), Eg(X) = E{E[g(X) Y ]}. : h(x) = E(Y X = x), Eh(X), EY. Previous Next First Last Back Forward 19
22 3,. 3 ; 2, 5 ; 3, 7. 3,. Example Example : X, Y 3, Y 1/3 1, 2, 3. EX = E[E(X Y )] = 3 E(X Y = i)p (Y = i) i=1 E(X Y = 1) = 3, E(X Y = 2) = 5 + EX, Previous Next First Last Back Forward 20
23 E(X Y = 3) = 7 + EX, EX = 15. EX = 1 [ EX EX] 3 (X, Y ) N(a, b, σ 2 1, σ 2 2, ρ), EXY. : Example Example E(XY X = x) = xe(y X = x) = x(b + ρ σ 2 σ 1 (x a)); EXY = E(bX + ρ σ 2 σ 1 X 2 ρ σ 2 σ 1 ax) = ab + ρ σ 2 (a 2 + σ1) 2 ρ σ 2 a 2 σ 1 σ 1 = ab + ρσ 1 σ 2. Previous Next First Last Back Forward 21
24 3.1.4 (Median), X,,.,.. m X, P (X m) 1 2, P (X m) 1 2. Definition, m X : Previous Next First Last Back Forward 22
25 m, m,, m,.., :,,,,, : 1.,., E(X 1 + X 2 ) = EX 1 + EX 2, X 1 + X 2 X 1, X 2,, ; 2.,. Previous Next First Last Back Forward 23
26 X B(1, 1 ), X. 2 Example Example : X 0, x 0 1 F (x) = 2 1, x 1 (0,1) X,. p : 0 < p < 1 µ p X p P (X µ p ) p, P (X µ p ) 1 p. Definition Previous Next First Last Back Forward 24
: p Previous Next First Last Back Forward 1
7-2: : 7.2......... 1 7.2.1....... 1 7.2.2......... 13 7.2.3................ 18 7.2.4 0-1 p.. 19 7.2.5.... 21 Previous Next First Last Back Forward 1 7.2 :, (0-1 ). 7.2.1, X N(µ, σ 2 ), < µ 0;
2 R A B,, : A B,,.,,,.,,., (random variable),, X Y Z..,., ( 1.1),. 1.1 A B A B A, B ; A B A = B A B A B A B (intersection) A B A B (union) A B A B = A
,?,,,,,.,,. 1.1. 1.1.1. (random phenomenon),., (random experiment), trial(,, experiment trials).,, (sample space), Ω ;, (sample point), ω,, ω 1, ω 2,, ω n., (random event, ), (subset).., Ω, (sure event);,
x y z.... X Y (cdf) F (x, y) = P (X x, Y y) (X, Y ) 3.1. (X, Y ) 3.2 P (x 1 < X x 2, y 1 < Y y 2 ) = F (x 2, y 2 ) F (x 2, y 1 ) F (x 1, y 2
3 3.... xy z.... X Y (cdf) F (x, y) = P (X x, Y y) (X, Y ) 3.. (X, Y ) 3.2 P (x < X x 2, y < Y y 2 ) = F (x 2, y 2 ) F (x 2, y ) F (x, y 2 ) + F (x, y ) 3. F (a, b) 3.2 (x 2, y 2) (x, y 2) (x 2, y ) (x,
. () ; () ; (3) ; (4).. () : P.4 3.4; P. A (3). () : P. A (5)(6); B. (3) : P.33 A (9),. (4) : P. B 5, 7(). (5) : P.8 3.3; P ; P.89 A 7. (6) : P.
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[email protected] Office: 1006 Phone: 63600565 http://staff.ustc.edu.cn/~zwp/ http://fisher.stat.ustc.edu.cn 1.1................. 2 1.2,........... 9 1.3................. 13 1.4.................... 16 1.5..................
80000 400 200 X i X1 + X 2 + X 3 + + X n i= 1 x = n n x n x 17 + 15 + 18 + 16 + 17 + 16 + 14 + 17 + 16 + 15 + 18 + 16 = 12 195 = = 1625. ( ) 12 X X n i = = 1 n i= 1 X f i f Xf = f n i= 1 X f ( Xf). i i
第一章合成.ppt
[email protected] 1. 2. 3. 4. 5. 1. Mathematical Statistics R.V.Hogg ( 1979) 2. Statistics -The Conceptual Approach G. R. Iversen, ed ( - 2000) 3. Mathematical Statistics and Data Analysis J. A. Rice
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微积分 授课讲义
2018 10 [email protected] 1201 / 18:00-20:20 213 14:00-17:00 I II Taylor : , n R n : x = (x 1, x 2,..., x n ) R; x, x y ; δ( ) ; ; ; ; ; ( ) ; ( / ) ; ; Ů(P 1,δ) P 1 U(P 0,δ) P 0 Ω P 1: 1.1 ( ). Ω
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i 概 率 统 计 讲 义 原 著 : 何 书 元 课 件 制 作 : 李 东 风 2015 年 秋 季 学 期 ii 目 录 第 一 章 古 典 概 型 和 概 率 空 间 3 1.1 试 验 与 事 件............................ 3 1.2 古 典 概 型 与 几 何 概 型....................... 7 1.2.1 古 典 概 型.........................
精 勤 求 学 自 强 不 息 Born to win! 5 具 有 听 觉 的 不 足 6 个 月 的 婴 儿 能 迅 速 分 辨 相 似 的 语 音, 不 仅 仅 是 那 些 抚 养 这 些 婴 儿 的 人 使 用 的 语 言 的 声 音 而 年 轻 人 只 能 在 他 们 经 常 使 用 的
0 年 考 研 经 济 类 联 考 综 合 能 力 模 拟 题 ( 一 ) Born to win 一 逻 辑 推 理 : 第 ~0 小 题, 每 小 题 分, 共 40 分 下 列 每 题 给 出 的 A B C D E 五 个 选 项 中, 只 有 一 个 是 符 合 试 题 要 求 的 癣 是 一 种 由 某 种 真 菌 引 起 的 皮 肤 感 染 很 大 一 部 分 得 了 癣 这 种 病
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2007 年 普 通 高 等 学 校 招 生 全 国 统 一 考 试 ( 重 庆 卷 ) 文 综 试 卷 第 一 部 分 本 部 分 共 35 题, 每 题 4 分, 共 140 分 在 每 题 给 出 的 四 个 选 项 中, 只 有 一 项 最 符 合 题 目 的 要 求 的 读 图 1, 回 答 1-3 题 1. 某 两 洲 面 积 之 和 与 某 大 洋 面 积 十 分 接 近, 它 们 是
Ρ Τ Π Υ 8 ). /0+ 1, 234) ς Ω! Ω! # Ω Ξ %& Π 8 Δ, + 8 ),. Ψ4) (. / 0+ 1, > + 1, / : ( 2 : / < Α : / %& %& Ζ Θ Π Π 4 Π Τ > [ [ Ζ ] ] %& Τ Τ Ζ Ζ Π
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CECS 102:2002 Technical specification for steed structure of light-eight Buildings ith gabled frames 2003 1 Technical specification for steed structure of light-eight Buildings ith gabled frames CECS102:2002
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( ) Wuhan University
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➀ ➁ ➂ ➃ Lecture on Stochastic Processes (by Lijun Bo) 2
Stochastic Processes [email protected] 111111 ➀ ➁ ➂ ➃ Lecture on Stochastic Processes (by Lijun Bo) 2 (Stationary Processes) X = {X t ; t I}, n 1 t 1,..., t n I, n F n (t 1,..., t n ; x 1,..., x
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Stochastic Processes (XI) Hanjun Zhang School of Mathematics and Computational Science, Xiangtan University [email protected] 508 YiFu Lou talk 06/04/2010 - Page 1 Outline 508 YiFu Lou talk 06/04/2010
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( 閱 讀 前 ) 練 習 一 動 動 腦, 猜 一 猜 小 朋 友, 現 在 我 們 要 一 起 來 閱 讀 一 本 很 有 趣 的 書, 書 名 是 是 蝸 牛 開 始 的!, 請 動 動 你 的 腦 袋, 想 像 自 己 是 作 者, 猜 猜 這 本 書 在 說 什 麼 樣 的 故 事 呢? 我 覺 得 這 個 故 事 可 能 的 角 色 有 我 覺 得 這 個 故 事 可 能 發 生 的 地
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國 家 賠 償 法 概 述 主 講 人 : 宋 恭 良 104.10.12 2015.10.30 1 Q. 老 師 是 否 是 公 務 員? 是 否 適 用 國 賠? 法 務 部 95 年 9 月 14 日 法 律 字 第 0170449 號 函 : 國 家 賠 償 法 第 2 條 第 1 項 規 定 本 法 所 稱 公 務 員 者, 謂 依 法 令 從 事 於 公 務 之 員, 係 採 最 廣 義
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證 明 : 令 φ(x f(x, ydy, 則 φ(x + x φ(x x f x (ξ, ydy f x (ξ, y f x (x, y dy f x (x, ydy f(x + x, y f(x, y d dy f x (x, ydy x f x (x, ydy, ξ ξ(y 介 於 x, x
微 分 與 積 分 的 交 換 積 分 設 f 在 [a, b] [, d] 上 連 續, 問 d dx f(x, y? f(x, ydy x 首 先 (1 式 兩 邊 必 須 有 意 義 f(x, ydy 必 須 對 x 可 導 若 f 及 x f(x, ydy 積 分 必 須 存 在 x f 在 [a, b] [, d] 上 連 續, 則 ( 及 (3 式 成 立, 下 面 的 定 理 告 訴
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x y 7 xy = 1 b c a b = x x = 1. 1 x + 17 + x 15 = 16 x + 17 x 15 + 17 15 x + 17 - x 15 = (x x ) ( ). x + 17 + x 15 x + y + 9 x + 4 y = 10 x + 9 y + 4 = 4xy. 9 4 ( x + ) + ( y + ) = 10 x y 9 ( x + )( ).
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中国生态文明奖先进集体和先进个人建议吊单公示
中 国 生 态 文 明 奖 先 进 个 人 公 示 序 作 为 殡 葬 行 业 持 久 性 有 机 污 染 物 研 究 学 科 带 头 人, 率 先 在 殡 葬 行 业 开 展 了 二 恶 英 减 排 和 重 金 属 汞 减 排 技 术 研 究 通 过 自 主 创 1 王 玮 民 政 部 一 零 一 研 究 所 科 室 主 任 新 和 技 术 优 化, 研 发 了 遗 体 火 化 遗 物 祭 品 焚
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大 事 记 目 录 前 言...3 1945 年...4 1946 年...4 1947 年...9 1948 年...11 1949 年...14 1950 年...18 1951 年...21 1952 年...24 1953 年...26 1954 年...28 1955 年...32 1956 年...34 1957 年...37 1958 年...40 1959 年...43 1960 年...47
