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两个独立随机变量X,Y的期望分别是E(X), E(Y), 其乘积XY的期望是多少?

我们可以利用期望的性质来求得XY的期望。由于X、Y是独立随机变量,因此它们的协方差为0,即:

cov(X, Y) = E(XY) - E(X)E(Y) = 0

因此,

E(XY) = cov(X, Y) + E(X)E(Y) = 0 + E(X)E(Y) = E(X)E(Y)

因此,XY的期望等于X的期望乘以Y的期望,即E(XY) = E(X)E(Y)。。

举例说明

假设X表示掷一枚骰子的点数,Y表示掷一枚硬币正面朝上的概率。假设骰子是均匀的,点数从1到6出现的概率相等,即P(X=1)=P(X=2)=...=P(X=6)=1/6。硬币是公平的,正面朝上的概率是0.5,背面朝上的概率也是0.5。因此,X的期望为:

E(X) = (1+2+3+4+5+6)/6 = 3.5

Y的期望为:

E(Y) = 0.5

则XY的期望为:

E(XY) = E(X)E(Y) = 1.75

即掷骰子得到的点数与掷硬币正面朝上的概率的乘积的期望值为1.75。。

上例中X乘Y(XY)有哪些值?请举例一一说明。

根据上面的例子,X表示掷一枚骰子的点数,Y表示掷一枚硬币正面朝上的概率,因此可以列出XY的取值范围和取值对应情况:

  • 当X=1时,XY=1/2
  • 当X=2时,XY=1
  • 当X=3时,XY=3/2
  • 当X=4时,XY=2
  • 当X=5时,XY=5/2
  • 当X=6时,XY=3

由此可见,XY的取值范围在1/2到3之间,其中可能的取值有1/2、1、3/2、2、5/2和3。。

Y分别等于多少?

根据上面的例子,掷一枚硬币正面朝上的概率为Y,是一个固定的值。由于硬币是公平的,正面朝上的概率是0.5,所以Y等于0.5。无论掷了多少次硬币,正面朝上的概率始终为0.5,因此Y的值不会改变。。

此例中为什么Y表示概率?

在此例中,Y表示掷一枚硬币正面朝上的概率。概率是一个描述事件发生可能性的数值,通常用0到1之间的数表示。0表示事件不可能发生,1表示事件一定会发生。在掷硬币的情境中,掷硬币正面朝上和反面朝上的概率都为0.5,即掷硬币的结果是随机的,可以看成是一个有两种结果的随机试验。因此,Y可以表示掷硬币正面朝上的概率,它的取值范围为0到1,符合概率的定义。。

请举一个Y不是固定概率的例子

一个Y不是固定概率的例子是扔一个骰子。假设Y是掷骰子出现偶数的概率,根据骰子的不同,Y会有所不同。例如,对于一个普通的六面骰子,Y为0.5,因为骰子出现偶数的概率是3/6=0.5。但是,如果使用的是一个十面骰子,那么出现偶数的概率就变成了5/10=0.5,Y的值也随之改变。因此,Y不是固定的概率,而是取决于特定的随机试验或事件。。

http://www.hrbkazy.com/news/1595.html

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