特征函数和期望的关系,均匀分布x2的期望

特征函数和期望的关系,均匀分布x2的期望

老师继续写着，当t=0时，特征函数就是期望啊。。一瞬间，我的世界观就。。概率论公理化开始是从概率答：特征函数是一个随机变量的定义在复平面上的复函数，它反映该随机变量各次幂的期望(即矩的生成函数)。利用特征函数可以求各阶矩，进而求得该随机变量的期望和方差。计算期望

一、特征函数和期望的关系是什么

特征函数为：而f(x)的傅立叶变换为：{rm{F(X) = }}intlimits_{ - infty }^{ + infty } {f(x)e^{-itx}dx} 二者是共轭关系：{varphi _X}(t) = overline {F(t)}在特征函数等于0处，求特征函数的一阶与二阶倒数就可以求随机变量的期望与方差。如果两个随机变量具有相同的特征函

二、特征函数与期望的关系

特征函数是概率论中非常重要的工具，它有点像分析里面的Fourier变换。特征函数可以用于求实值随机变量的期望和方差；同时也可用于求某个随机变量的分布律，这是因为，特征函数有一个最有关期望计算的问题我们之后在具体的问题中谈. 矩矩(moment)通常是一种基于期望定义的数字特征. 定义3.2.1 对随机变量\xi 和正整数k , 称(1). m_k=E\xi^

三、特征函数的期望和方差

文章浏览阅读7.8k次，点赞8次，收藏10次。【二项分布的特征函数及期望与方差】二项分布的特征函数正态分布、指数分布的特征函数及期望与方差- 随机过程【正态分布、指数分布的特征函数及期望与方差】