连续型随机变量的数学特征 连续性随机变量的【读：de】特点？

连续性随机变量的特点？连续型随机变量的条件期望也具有下述性质：（1）若a≤ ≤b，则a≤E#28 #29≤b；（2）若是 、 两个常数，又E#28 #29（i=1，2）存在，则有E#28 #29=E#28 #29 E#28 #29进一步还可以把E#28 #29看成是 的函数，当时这个函数取值为E#28 #29，记这个函数为E#28 #29，它是一个随机变量，可以对它求数学期望，仍与离散型相同，有（3）E#28E#29=E

连续性随机变量的特点？

澳门巴黎人（1）若a≤ ≤b，则a≤E#28 #29≤b；

（2）若是 、澳门伦敦人 两个[繁：個]常数，又E#28 #29（i=1，2）存在，则有

E#28 #29=E#28 #29 E#28 #29

进一yī 步还可以把E#28 #29看成是 的函数，当时这个函数取值为E#28 #29，记这个函数为E#28 #29，它是一个随机变量{拼音：liàng}，可以对它求数学期望，仍与离散型相同，有

（3）E#28E#29=E。

连续随机变量的期望与方差公式？

若X为离(繁：離)散型随机变量，其概率分布为P#28X=xk#29=pk #28k=1，2，…#29，则称和数sum#28PK#29为随机变量X的数学期望，简称期望{wàng}，记为E#28X#29若X为连续型随机变量，其概率密度为f#28x#29，则X的数学期望为积分（xf（x））dx期望体现了随机变量取值的真正的“平均”，有时也称其为均值.

连续型随机变量的似然函数怎么确定？

1. 概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果；而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物的性质的参数进行估计。
2. 在这种意义上，似然函数可以理解为条件概率P#28B|A#29的逆反，即P#28A|B#29.
3. 似然函数：给定输出x（这里的小x是指联合样本随机变量X 取到的值，即X = x），关于参数θ#28未知#29的函数 L#28θ|x#29。它（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L#28θ|x#29 = P#28X=x|θ#29。
4. 所以从定义上，似然函数和概率密度函数是完全不同的两个数学对象：前者是关于θ的函数，后者是关于X的函数。所以这里的等号= 理解为函数值形式的相等

   它们不是同一个函数，但是具有相同【tón开云体育g】的函数形式（类似a^x与x^a的关系）

   

5. 连续型概率分布时
1. L#28θ|x#29=f#28x|θ#29，同样需要注意的是，此处并f#28x|θ#29非条件概率密度函数
2. L#28θ|x#29表示的是在给定样本x的时候，哪个参数theta使得x出现的可能性多大
6. eg：

无论θ的值是多少，这个序列的概率值为 θ⋅θ⋅#281-θ#29⋅#281-θ#29⋅θ⋅#281-θ#29⋅θ⋅θ⋅θ⋅θ = θ⁷ #281-θ#29³

尝试了所有θ可取的值，画出了下图[tú]（θ的似然函数）：

如果硬币是均质的，那么经过多次试验扩充样本空间，则最开云体育终求得的最大似然估计将(繁：將)接近真实值0.5。

7.似然函数的主要用法在于比较它相对取值，虽然这个数值本身不具备任何含义。例如，考虑一组样本，当其输出固定时，这组样本的某个未知参数往往会倾向于等于yú 某个特定值，而不是随便的其他数，此时，似然函数是最大化的[de]。

8.似{shì}然函数乘以一个正的常数之后仍然是似然函数，其取值并不需要满足归一化条件，这种特性允许我wǒ 们叠加计算一组具备相同含义的参数的独立同分布样本的似然函数。

9.在data mining领域，许多求参数的方法最澳门威尼斯人终都归结为最【拼音：zuì】大化似然概率的问题。

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