因為,(X,Y)是二維離散型隨機變數
所以,xy也是離散型隨機變數
先求出xy的機率分佈列
再求xy的期望
比如
P(x=0)=1/2,P(x=1)=1/2
P(y=0)=1/2,P(y=1)=1/2
則,P(xy=0)=3/4
P(xy=1)=1/4
所以,E(XY)=0×(3/4)+1×(1/4)=1/4
如果隨機變數X的所有可能的取值是有限或者可列無窮多個,那麼它分佈函式的值域是離散的,對應的分佈為離散分佈。常用的離散分佈有二項分佈、泊松分佈、幾何分佈、負二項分佈等。
擴充套件資料:
離散型隨機變數在一定區間內變數取值為有限個或可數個。例如某地區某年人口的出生數、死亡數,某藥治療某病病人的有效數、無效數等。
隨機事件數量化的好處是可以用數學分析的方法來研究隨機現象。例如某一時間內公共汽車站等車乘客人數,電話交換臺在一定時間內收到的呼叫次數,燈泡的壽命等等,都是隨機變數的例項。
在實際問題中通常用它來表徵多個獨立操作的隨機試驗結果或多種有獨立來源的隨機因素的機率特性,因此它對於機率統計的應用是十分重要的。
參考資料來源:百度百科——隨機變數
如圖所示:
因為,(X,Y)是二維離散型隨機變數。
所以,xy也是離散型隨機變數。
先求出xy的機率分佈列。
再求xy的期望:比如 P(x=0)=1/2,P(x=1)=1/2 P(y=0)=1/2,P(y=1)=1/2 則,P(xy=0)=3/4 P(xy=1)=1/4 所以,E(XY)=0×(3/4)+1×(1/4)=1/4。
當隨機變數的可取值全體為一離散集時稱其為離散型隨機變數,否則稱其為非離散型隨機變數,這是很大的一個類,其中有一類是極其常見的,隨機變數的取值為一(n)維連續空間。
計算方法:
隨機變數即在一定區間內變數取值為有限個或可數個。例如某地區某年人口的出生數、死亡數,某藥治療某病病人的有效數、無效數等。離散型隨機變數通常依據機率質量函式分類,主要分為:伯努利隨機變數、二項隨機變數、幾何隨機變數和泊松隨機變數。
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二維離散型隨機變數的 E(xy)怎麼求? 離散型 離散型 離散型 不是連續型!!!