一、方差的定义 二、方差的计算 三、方差的性质 四、切比雪夫不等式

4.4协方差和相关系数 问题对于二维随机变量(X,Y): 已知联合分布 边缘分布 对二维随机变量除每个随机变量各自的概率特性外,相互之间可能还有某种联系问题是用一个怎样的数去反映这种联系

一、方差的定义及计算公式 二、离散型随机变量的方差 三、连续型随机变量的方差 四、方差的性质

4、2方差 引例甲、乙两射手各打了6发子弹,每发子弹击中的环数分别为:

一维离散随机变量函数的数学期望 一维连续随机变量函数的数学期望 二维离散随机变量函数的数学期望 二维连续随机变量函数的数学期望

离散随机变量的数学期望 连续随机变量的数学期望 二维随机变量的数学期望

例1设随机变量X具有数学期望E(X)=u,方差 D()=o2≠0.记*=(X-u)/o

例检验两批灯泡的质量,从中分别随机抽样只,测得使用寿命如下: A:2000150010005001000;B:1501500100010001000 (单位:小时),试比较这两批灯泡质量的好坏. 计算得:平均寿命分别为:A:1200,B:1200

3.6多维正态随机变量 一、二维正态随机变量的已知结论 设二维随机变量(En)的联合概率密度为

4.4协方差和相关系数 问题对于二维随机变量(,): 已知联合分布 边缘分布 对二维随机变量除每个随机变量各自 的概率特性外,相互之间可能还有某种联系 问题是用一个怎样的数去反映这种联系 数 反映了随机变量X,Y之间的某种关系