有限数学 例

xP(x)90.4110.4130.1150.1
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
0.401を含めた間。確率分布の最初の性質を満たします。
0.401を含めた間
ステップ 1.3
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 1.4
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 1.5
すべての可能なx値について確率の和を求めます。
0.4+0.4+0.1+0.1
ステップ 1.6
すべての可能なx値について確率の和は0.4+0.4+0.1+0.1=1です。
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ステップ 1.6.1
0.40.4をたし算します。
0.8+0.1+0.1
ステップ 1.6.2
0.80.1をたし算します。
0.9+0.1
ステップ 1.6.3
0.90.1をたし算します。
1
1
ステップ 1.7
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2:0.4+0.4+0.1+0.1=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2:0.4+0.4+0.1+0.1=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=90.4+110.4+130.1+150.1
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
90.4をかけます。
Expectation=3.6+110.4+130.1+150.1
ステップ 3.1.2
110.4をかけます。
Expectation=3.6+4.4+130.1+150.1
ステップ 3.1.3
130.1をかけます。
Expectation=3.6+4.4+1.3+150.1
ステップ 3.1.4
150.1をかけます。
Expectation=3.6+4.4+1.3+1.5
Expectation=3.6+4.4+1.3+1.5
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
3.64.4をたし算します。
Expectation=8+1.3+1.5
ステップ 3.2.2
81.3をたし算します。
Expectation=9.3+1.5
ステップ 3.2.3
9.31.5をたし算します。
Expectation=10.8
Expectation=10.8
Expectation=10.8
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 [x2  12  π  xdx ] 
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