数学期望EX与E|X|的区别。

数学期望中e(x)与ex的区别,x加括号与不加括号有什么区别~

没区别。以前要求没括号，现在要求有括号，让写什么就写什么吧。

区别：
1、数值不同E（X）=E（X），而E（X^2）=D（X）+E（X）*E（X）。
2、代表的意义不同，E（X）表示X的期望，而E（X^2）表示的是X^2的期望。
3、求解的方法不同，E（X^2）的求解为x^2乘以密度函数求积分，E（X）的求解为x乘以概率密度然后求积分。

扩展资料：
期望的性质：
设C为一个常数，X和Y是两个随机变量。以下是数学期望的重要性质：
1、E（C）=C。


2、E（CX）=CE（X）。


3、E（X+Y）=E（X）+E（Y）。


4、当X和Y相互独立时，E（XY）=E（X）*E（Y）。


性质3和性质4可以推到到任意有限个相互独立的随机变量之和或之积的情况。
由数学期望的性质得：


当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
参考资料来源：百度百科-数学期望
参考资料来源：百度百科-方差

因为Ex=xf(x)在负无穷到0上的积分为负（x<0,f(x)>0),在0到正无穷上为正（x>0,f(x)>0)
在负无穷和正无穷的积分值的绝对值相同，符号相反，所以积分后的和即在负无穷到正无穷上的积分E(X)为0，而E|x|=|x|f(x)在负无穷到正无穷上的积分不论在负无穷到0上的积分或者0到正无穷上都为正，且等于两倍的0到正无穷上的积分，所以期望等于根号下2/π，算数学期望的时候一定要考虑x的取值问题

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平顺县15141064086： 数学期望EX与E|X|的区别. - ？
蛮服板兰： 因为Ex=xf(x)在负无穷到0上的积分为负(x<0,f(x)>0),在0到正无穷上为正(x>0,f(x)>0) 在负无穷和正无穷的积分值的绝对值相同,符号相反,所以积分后的和即在负无穷到正无穷上的积分E(X)为0,而E|x|=|x|f(x)在负无穷到正无穷上的积分不论在负无穷到0上的积分或者0到正无穷上都为正,且等于两倍的0到正无穷上的积分,所以期望等于根号下2/π,算数学期望的时候一定要考虑x的取值问题

平顺县15141064086： 数学期望值中,E(X)表示给EX加的还是X加的?速说 - ？
蛮服板兰：[答案] E是数学期望,E(X)是X的数学期望,可以省略的写成EX.

平顺县15141064086： 若X为随机变量,期望为E(X),则(E(X))^2与E^2(X)分别等于多少?它们的表示有区别吗? - ？
蛮服板兰：[答案] 你给的两种表示方法没有区别 但是非特殊情况,EX² ≠ (EX)²= E²(X)

平顺县15141064086： ex和dx的公式 ？
蛮服板兰： ex和dx的公式:DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2).D(X)指方差,E(X)指期望.方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量.概率论中方差用来度量随...

平顺县15141064086： 概率论里的EXDX分别表示什?概率论里的EXDX分别表示什么 ？
蛮服板兰： D(X)指方差,E(x)指期望. E(X)说简单点就是平均值,具体做法是求和然后除以数量. D(X)就是个体偏离期望的差,再对这个差值进行的平方,最后求这些平方的期望.具体操作是,(个体-期望),然后平方,再对这些平方值求平均值. D(X)=E[X-E(X)]^2 =E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2} =E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2 亲,如果我的回答对您有帮助,请赐个好评吧.谢谢!

平顺县15141064086： E(Ex)为什么等于E(x),求解 - ？
蛮服板兰： E(x)是求一组数的数学期望,也就是平均值,所以它的结果是一个数,对一个数求数学期望还是这个数本身,所以有E(E(x))=E(x)

平顺县15141064086： 概率论中E(X平方)跟E(X)平方有区别吗? - ？
蛮服板兰： 二者是有区别的. 1、离散型是取值乘以对应概率求和,连续型是在积分区间上x乘以密度函数的积分.方差是E(x-Ex)^2=E(x^2)-(Ex)^2,也就是平方的期望减去期望的平方. 2、平方的期望是x^2乘以密度函数求积分,期望的平方是求完期望在算...

平顺县15141064086： D(X)=E(x^2) - EX这个是什么公式,解说详细点... - ？
蛮服板兰： 应该是这个吧:D(X)=E(x²)-[E(X)]² 这是概率学里的公式 假设一组数据X:x1,x2,x3,…,x(n-1),xn. 另一组数据X': (x1)²,(x2)²,(x3)²,…,(x(n-1))²,(xn)² . E(X²)即为X'的期望(此处即为X'的平均值) E(X)即为A的期望(此处即为X'的平均值) D(X)为X的方差,且 D(X)=∑Pi[Xi-E(X)]²(i从1到n) 此处Pi为Xi的概率 且Pi=1/nD(X)=1/n ∴∑[Xi-E(X)]²① 将①式展开并整理即可得 D(X)=E(x²)-[E(X)]²

平顺县15141064086： 离散型随机变量中E(X - E(X))的值是多少?希望解释详细一点 - ？
蛮服板兰：[答案] 0啊 EX是X的数学期望就是一个常数了 所以 E(X-EX)=EX-E(EX)=EX-EX=0

平顺县15141064086： (即数学期望E(X)) - ？
蛮服板兰： 直到将2个坏设备找出来为止,说明最后一个找到的是坏设备,X>=2 P(X=2)=2/10 * 1/9 =1/45 P(X=3)=(C(8,1)*C(2,1)/C(10,2))*1/8=2/45 P(X=4)=(C(8,2)*C(2,1)/C(10,3))*1/7=3/45 P(X=5)=(C(8,3)*C(2,1)/C(10,4))*1/6=4/45 P(X=6)=(C(8,4)*C(2,1)/C(...