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cooooldog

铁杆木虫 (著名写手)

ส็็็

引用回帖:
10楼: Originally posted by 难写啊 at 2015-06-26 11:08:58
密度函数积分是概率的累积,积分会为0?...

你指东打西的能力很强。佩服。
看清楚哪个是哪个先
ส็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็
11楼2015-06-26 11:12:14
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难写啊

新虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

楼主,虽然0处无法积分,但是可以选一个非零但是接近0的位置作积分,最后获得一个估计值难道不行吗
email:myronsaga1@sohu.com.qq:89260998
12楼2015-06-26 11:12:33
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难写啊

新虫 (正式写手)

引用回帖:
9楼: Originally posted by cooooldog at 2015-06-26 10:41:49
对标准正态分布的情形,从密度函数看,数学期望的被积函数正好是个奇函数,从而在对称区间上的积分总是0,从而可以认为,数学期望是0...

哦原来是期望,
如果是标准正态形状且区间对称,那期望就是0,你是对的
email:myronsaga1@sohu.com.qq:89260998
13楼2015-06-26 11:15:03
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915008366

银虫 (小有名气)

引用回帖:
7楼: Originally posted by cooooldog at 2015-06-26 08:28:55
这个在全美经典学习指导系列,概率与统计(第二版)科学出版社2002的图书第32页有定理可以用。

举个简单的例子,如果x服从标准正态分布,它的分布密度函数是
\frac{e^{-\frac{x^2}{2}}}{\sqrt{2 \pi }}

那么 ...

密度函数是这种形式,只是它的期望不好求,即显式形式不存在吧?
14楼2015-06-26 11:31:25
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915008366

银虫 (小有名气)

引用回帖:
6楼: Originally posted by 难写啊 at 2015-06-25 15:22:42
这个问题不是一个难题,
你附件给出的计算式本来就是正态随机量x的倒数1/x的期望公式,
如果要把它积分出来的话,需要从0到正无穷,0到负无穷做积分后相加即可

积分积不出来啊.....
15楼2015-06-26 11:36:17
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915008366

银虫 (小有名气)

引用回帖:
12楼: Originally posted by 难写啊 at 2015-06-26 11:12:33
楼主,虽然0处无法积分,但是可以选一个非零但是接近0的位置作积分,最后获得一个估计值难道不行吗

可以,现在想得到期望的显式表达,只要正半轴即可。
16楼2015-06-26 14:00:06
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915008366

银虫 (小有名气)

引用回帖:
7楼: Originally posted by cooooldog at 2015-06-26 08:28:55
这个在全美经典学习指导系列,概率与统计(第二版)科学出版社2002的图书第32页有定理可以用。

举个简单的例子,如果x服从标准正态分布,它的分布密度函数是
\frac{e^{-\frac{x^2}{2}}}{\sqrt{2 \pi }}

那么 ...

谢谢老师,还给做出图形来,只想得出正办区间的积分表达式或者近似表达,否则只能数值积分啦。
17楼2015-06-26 14:01:23
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难写啊

新虫 (正式写手)

就数值积分吧,又不是所有的数学问题都有表达式解的,
比如一元高次方程的解
email:myronsaga1@sohu.com.qq:89260998
18楼2015-06-26 16:01:04
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math2000

铁杆木虫 (职业作家)

看了一下各位大侠的回复,觉得各位大侠的高等数学忘得差不多了。
一些数学基本概念都没有,对于广义积分或暇积分而言,首先必须保证该积分是绝对收敛,才能进行后续的计算。而楼主所给的问题对应的广义积分是不绝对收敛的,从理论上讲,其积分值可以是任意值,即其积分不存在,何从谈起有解析表达式或数值解!
如果还有不明白的地方,建议回过头去看看广义积分的定义和性质
祝好
19楼2015-06-27 11:07:55
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915008366

银虫 (小有名气)

引用回帖:
19楼: Originally posted by math2000 at 2015-06-27 11:07:55
看了一下各位大侠的回复,觉得各位大侠的高等数学忘得差不多了。
一些数学基本概念都没有,对于广义积分或暇积分而言,首先必须保证该积分是绝对收敛,才能进行后续的计算。而楼主所给的问题对应的广义积分是不绝对 ...

那积分区间是1到正无穷呢?
20楼2015-06-27 18:57:23
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