|
16.5.6求离散型随机变量X的均值、方差的一般步骤<-->16.6.1概率密度曲线与概率密度函数
16.5.7期望与方差的实际应用
(1)期望值刻画了离散型随机变量所取得的平均值,是描述这类随机变量集中趋势的一个特征数,在实际生活中,它可以用来为投资者预测其平
均利润.
(2)随机变量$\xi$方差的意义在于描述随机变量稳定与波动或集中与分散的状况,若有两个随机变量$\xi_1$,$\xi_2$且$E\xi_1=E\xi_2$或$E\xi_1$与$E\xi_2$比较接近时,我们常用$D\xi_1$,与 $D\xi_2$来比较这两个随机变量,方差值大时,则表明$\xi$较为离散,反之,则表明$\xi$较为集中. 品种的优劣、仪器的好坏、预报的准确状况、武器的性能等很多指标与这两个特征数(期望、方差)有关.
16.5.6求离散型随机变量X的均值、方差的一般步骤<-->16.6.1概率密度曲线与概率密度函数
全网搜索"16.5.7期望与方差的实际应用"相关
|
