有限数学 例

xP(x)10.240.360.290.1120.2
ステップ 1
与えられた表が確率分布に必要な2つの特性を満たすことを証明します。
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ステップ 1.1
離散型確率変数xは個別の値(012など)の集合をとります。その確率分布は、各可能な値xに確率P(x)を割り当てる。各xについて、確率P(x)01の間に含まれ、すべての可能なx値に対する確率の合計は1に等しくなります。
1. 各xは、0P(x)1です。
2. P(x0)+P(x1)+P(x2)++P(xn)=1.
ステップ 1.2
0.201を含めた間。確率分布の最初の性質を満たします。
0.201を含めた間
ステップ 1.3
0.301を含めた間。確率分布の最初の性質を満たします。
0.301を含めた間
ステップ 1.4
0.201を含めた間。確率分布の最初の性質を満たします。
0.201を含めた間
ステップ 1.5
0.101を含めた間。確率分布の最初の性質を満たします。
0.101を含めた間
ステップ 1.6
0.201を含めた間。確率分布の最初の性質を満たします。
0.201を含めた間
ステップ 1.7
xに対して、確率P(x)01の間になり、確率分布の最初の特性を満たします。
0P(x)1すべてのxの値
ステップ 1.8
すべての可能なx値について確率の和を求めます。
0.2+0.3+0.2+0.1+0.2
ステップ 1.9
すべての可能なx値について確率の和は0.2+0.3+0.2+0.1+0.2=1です。
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ステップ 1.9.1
0.20.3をたし算します。
0.5+0.2+0.1+0.2
ステップ 1.9.2
0.50.2をたし算します。
0.7+0.1+0.2
ステップ 1.9.3
0.70.1をたし算します。
0.8+0.2
ステップ 1.9.4
0.80.2をたし算します。
1
1
ステップ 1.10
xに対して、P(x)の確率は01の間になります。さらに、すべての可能なxに対する確率の和は1に等しいので、この表は確率分布の2つの特性を満たします。
表は確率分布の2つの特性を満たしています。
特性1:すべてのx値について0P(x)1
特性2:0.2+0.3+0.2+0.1+0.2=1
表は確率分布の2つの特性を満たしています。
特性1:すべてのx値について0P(x)1
特性2:0.2+0.3+0.2+0.1+0.2=1
ステップ 2
分布の期待平均は、分布の試行が無限に続く場合に期待される値です。これは、各値にその離散確率を掛けたものに等しいです。
Expectation=10.2+40.3+60.2+90.1+120.2
ステップ 3
式を簡約します。
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ステップ 3.1
各項を簡約します。
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ステップ 3.1.1
0.21をかけます。
Expectation=0.2+40.3+60.2+90.1+120.2
ステップ 3.1.2
40.3をかけます。
Expectation=0.2+1.2+60.2+90.1+120.2
ステップ 3.1.3
60.2をかけます。
Expectation=0.2+1.2+1.2+90.1+120.2
ステップ 3.1.4
90.1をかけます。
Expectation=0.2+1.2+1.2+0.9+120.2
ステップ 3.1.5
120.2をかけます。
Expectation=0.2+1.2+1.2+0.9+2.4
Expectation=0.2+1.2+1.2+0.9+2.4
ステップ 3.2
数を加えて簡約します。
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ステップ 3.2.1
0.21.2をたし算します。
Expectation=1.4+1.2+0.9+2.4
ステップ 3.2.2
1.41.2をたし算します。
Expectation=2.6+0.9+2.4
ステップ 3.2.3
2.60.9をたし算します。
Expectation=3.5+2.4
ステップ 3.2.4
3.52.4をたし算します。
Expectation=5.9
Expectation=5.9
Expectation=5.9
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