特征函數(shù)(shù)求期望和方差
柳泥18816941107咨詢： 設(shè)隨機(jī)變量X服從均勻分布U(a,b),求X的特征函數(shù),并由特征函數(shù)求X的數(shù)學(xué)期望與方差.在求出特征函數(shù)后如果根據(jù)特征函數(shù)求期望,那么分母上的t在求導(dǎo)... -
天全縣二軸測(cè)回復(fù)：
______[答案] f (x)=1/(b-a) x屬于(a,b) f(x)=0 其他 Ex=(a+b)/2 Dx=(b-a)的平方/12 證明如下:f(x)=1/(b-a) a
柳泥18816941107咨詢： 獨(dú)立隨機(jī)變量和的特征函數(shù)等于特征函數(shù)的 . - 上學(xué)吧普法考試
天全縣二軸測(cè)回復(fù)：
______ 如果用群表示論來(lái)看,矩陣的特征函數(shù)類似于表示的特征標(biāo),特征標(biāo)完全刻畫(huà)了表示的性質(zhì),降低到線性代數(shù)(或者說(shuō)高等代數(shù)),表示降低為矩陣,特征標(biāo)降低為特征函數(shù)(并且是多項(xiàng)式函數(shù)),多余多項(xiàng)式
柳泥18816941107咨詢： 通俗淺顯的解釋一下特征函數(shù)(統(tǒng)計(jì)學(xué)中的)在附加上例子解釋一下 -
天全縣二軸測(cè)回復(fù)：
______ 在概率論中,任何隨機(jī)變量的特征函數(shù)完全定義了它的概率分布.在實(shí)直線上,它由以下公式給出,其中X是任何具有該分布的隨機(jī)變量:其中t是一個(gè)實(shí)數(shù),i是虛數(shù)單位,E表示期望值.用矩母函數(shù)MX(t)來(lái)表示(如果它存在),特征函數(shù)就是iX的...
柳泥18816941107咨詢： 一個(gè)題~關(guān)于隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)特征設(shè)X1X2X3··X24相互獨(dú)立 且都遵從參數(shù)為λ的泊松分布 試求 X=24分之一乘以所有X的和 的數(shù)學(xué)期望與方差 -
天全縣二軸測(cè)回復(fù)：
______[答案] 期望是λ,方差是1/242*24λ=λ/24.
柳泥18816941107咨詢： 概率論問(wèn)題: 為什么特征函數(shù)有虛數(shù)單位? -
天全縣二軸測(cè)回復(fù)：
______ 概率是實(shí)值函數(shù),可是隨機(jī)變量可以是復(fù)數(shù),這樣e^itx就可以作為一個(gè)隨機(jī)變量,因而也存在期望,方差等等. 特征函數(shù)是對(duì)密度函數(shù)做推廣的傅里葉變換,這種變換是數(shù)學(xué)中一種強(qiáng)有力的工具,在很多數(shù)學(xué)分支中都有應(yīng)用.對(duì)研究概率密度函數(shù)也有突出的幫助
柳泥18816941107咨詢： ＂由一個(gè)具有常數(shù)有限無(wú)條件均值和方差的平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程產(chǎn)生的＂ -
天全縣二軸測(cè)回復(fù)：
______ (1)式給出的均值方程是一個(gè)帶有誤差項(xiàng)的外生變量的函數(shù).由于是以前面信息為基礎(chǔ)的一期向前預(yù)測(cè)方差,所以稱為條件均值方程. (2)式給出的方程中: 為常數(shù)項(xiàng), (ARCH項(xiàng))為用均值方程的殘差平方的滯后項(xiàng), (GARCH項(xiàng))為上一期的...
柳泥18816941107咨詢： 樣本方差與隨機(jī)變量數(shù)字特征中的方差的定義不同在于( ). -
天全縣二軸測(cè)回復(fù)：
______[答案] 隨機(jī)變量數(shù)字特征中的方差是總體的參數(shù),具體意義根據(jù)不同的隨機(jī)分布而不同,一般是度量隨機(jī)變量實(shí)現(xiàn)偏離期望的程度,是“尺度參數(shù)”的一種,不隨樣本的改變而改變的,也是我們永遠(yuǎn)沒(méi)有辦法從有限樣本中獲得的參數(shù). 由于總體方差不能獲...
柳泥18816941107咨詢： 考研數(shù)學(xué)一中,概率論會(huì)不會(huì)考條件期望和特征函數(shù) -
天全縣二軸測(cè)回復(fù)：
______ 條件期望不考. 特征函數(shù)不考.很多概率教材上都不講這個(gè)內(nèi)容的,準(zhǔn)確的說(shuō),特征函數(shù)應(yīng)該是隨機(jī)過(guò)程的內(nèi)容. 具體你可以參看你們這一年的大綱.
