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首先弄清XY的分布列，然后按离散型随机变量的均值计算公式做 ，估计XY的分布计算要难点 。
如果有联合分布律的话 ，E（XY）=(X1)* (Y1)*(P1)+ (X2)*( Y2)*(P2)+…，所以有
E(X,Y)=0x(1/4+1/3+1/4)+1x1/6=1/6
在概率论和统计学中 ，数学期望(mean)（或均值 ，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
需要注意的是 ，期望值并不一定等同于常识中的“期望 ”——“期望值 ”也许与每一个结果都不相等 。期望值是该变量输出值的平均数 。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。
大数定律规定 ，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值 。
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EX=1×0.5+2×0.5=1.5
E（X?）=1?×0.5+2?×0.5=2.5
DX=E（X?）-（EX）?=0.25
EY=5×0.5+10×0.5=7.5
E（Y?）=5?×0.5+10?×0.5=62.5
DY=E（Y?）-（EY）?=6.25
E（XY）=1×5×0=1×10×0.5=2×5×0.5+2×10×0=10
因为cov（X ，Y）-EX×EY=-1.25
所以：P=cov（X ，Y）/√DX√DY=-11.25÷√0.25×√6.25=-1
扩展资料：
如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的 ，这随机变量就称为连续型随机变量；离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定 。
需要注意的是 ，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数 。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里 。
(§，n)的联合分布律
P(0,0)=(1-p)(1-p),P(0,1)=(1-p)p
P(1,0)=p(1-p),P(1,1)=pp
§ -2 0 2
P 0.4 0.3 0.3
E(§)=-2*0.4+0*0.3+2*0.3=-0.2
D(§)=0.4*(-1.8)^2+0.3*(2.2)^2=2.748
投掷n枚骰子，求出现的点数之和的数学期望
E(x)=E(x1)+E(x2)+....E(Xn)=21n/6
该机关需要开通多少条外线 ，才能以90%的概率保证各台电脑需用外线时能够上线？(￠(1.28)=0.9)
根据中心极限定理 ，作正态分布近似，np=400*0.05=20,npq=19
Ф(x-20/(19)^(1/2))>0.9-->x-20/(19)^(1/2)>1.28-->x=(19)^(1/2)*1.28+20=25.57=26
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评论列表（3条）
我是乐信号的签约作者“亢林”
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