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奇函数的性质决定的.大于零的情况与小于零的情况正好对应相反.期望相加得零.

数学期望等于0可以得出如下结论。如果数学期望为零，则表示概率函数以Y轴为对称轴对称，因为在期望为0的条件下，函数的特征服从正态分布。在概率论和统计学中，数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本

关系是：若概率密度f(x)是偶函数，在-∞到+∞的定义域上，期望为0。如果概率密度f(x)是偶函数，则xf(x)是奇函数，它在-∞到+∞的定积分是0，即期望为0。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期

概率密度函数是偶函数是数学期望为0的充分非必要条件。已知数学期望公式∫xf(x)dx=0 如果概率密度函数f(x)上是偶函数，则xf(x)是奇函数，根据奇函数在对称区间上的定积分为0，那么数学期望为0，但反过来不一定成立。

t分布的图像 关于x轴对称 期望还要乘个x 所以就是奇函数了 积分的话正好为零

统计学中t分布的期望为什么是0?老师说因为概率密度图像是偶函数,积分中不是奇零偶倍吗?

概率密度函数关于Y轴对称，样本均值最小

可以是。概率密度f(x)是偶函数，则xf(x)是奇函数，在-∞到+∞的定积分是0，即期望为0概率密度：f(x)=(1/2√πbai)exp{-(x-3)2/2*2}，概率密度函数表达式就可以立马得到随机变量的数学期望和方差。

数学期望值是每一次的概率乘以其结果的总和。如果概率密度f(x)是偶函数，则xf(x)是奇函数，它在-∞到+∞的定积分是0，即期望为0。概率密度：f(x)=(1/2√πbai) exp{-(x-3)²/2*2} 根据题中正态概率

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关系是：若概率密度f(x)是偶函数，在-∞到+∞的定义域上，期望为0。如果概率密度f(x)是偶函数，则xf(x)是奇函数，它在-∞到+∞的定积分是0，即期望为0。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期

数学期望为0跟概率密度函数的奇偶性有什么关系

加减法：奇±奇=奇（可能为既奇又偶函数） 偶±偶=偶 乘除法：奇X奇=偶 偶X偶=偶 奇X偶=奇（两函数定义域要关于原点对称）。证明方法：1.利用奇偶函数的定义来判断:定义：如果对于函数y=f（x）的定义域A内的

（1）奇函数加奇函数所得函数为奇函数。（2）偶函数加偶函数所得函数是偶函数。（3）偶函数加奇函数所得函数为非奇非偶函数。2、奇偶函数的减法规则 （1）奇函数减去奇函数所得为奇函数。（2）偶函数减去偶函数所得

1、关系式不同：奇函数的关系式为f（-x）=-f（x），偶函数的关系式为满足f（-x）=f（x）。2、概念不同：奇函数是指对于一个定义域关于原点对称的函数f（x）的定义域内任意一个x都有f（-x）=-f（x），而对

1、奇函数：假如一个函数f(x)的定义域关于原点对称，并且对于定义域中的任意x都有f(-x)=-f(x),则称函数f(x)为奇函数。2、偶函数：假如一个函数g(x)的定义域关于原点对称，并且对于定义域中的任意x都有g(-x)=

奇函数和偶函数是两种基本的函数性质，它们之间的关系可以通过以下几种方式来描述：两个偶函数相加所得的和为偶函数。两个奇函数相加所得的和为奇函数。两个偶函数相乘所得的积为偶函数。两个奇函数相乘所得的积为偶函数。

偶函数和奇函数的关系是什么?

有静止质量的粒子。根据查询光明网显示，量子中期望值为零意味着量子场要激发出有静止质量的粒子，需要和其他量子场作用获取能量。

概率密度函数关于Y轴对称，样本均值最小

如果数学期望为零，则表示概率函数以Y轴为对称轴对称，因为在期望为0的条件下，函数的特征服从正态分布。在概率论和统计学中，数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。期望的特点：需

N(0,1)是标准正态分布。标准正态分布，是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)

期望值为0时代表什么

N(0,1)是标准正态分布。标准正态分布，是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)

若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望

=c 在概率论中，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。期望为0并没有特殊的含义。但在概率论中，　若随机变量X 服从标准正态分布，即X~N(0,1), 则E(x)=0, D(X)=1

概率密度函数关于Y轴对称，样本均值最小

数学期望是一种重要的数字特征，也是试验中每次结果的概率乘以其结果的总和，要是数学期望等于0，则表示概率函数以Y轴为对称轴对称，在概率论和统计学中，数学期望是最基本的数学特征之一，它反映随机变量平均取值的大小。

如果概率密度函数f(x)上是偶函数，则xf(x)是奇函数，根据奇函数在对称区间上的定积分为0，那么数学期望为0，但反过来不一定成立。

如果数学期望为0会怎样?

这里的期望报酬率相当于内含报酬率，即投资人的真实报酬率，而根据教材对内含报酬率的定义，内含报酬率是使得净现值等于0的折现率。而必要报酬率是投资人要求的最低报酬率。
在概率和统计学中，一个随机变量的期望值（或期待值）是变量的输出值乘以其机率的总和，换句话说，期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。 例如，美国赌场中经常用的轮盘上有38个数字，每一个数字被选中的几率都是相等的。赌注一般压在其中某一个数字上，如果轮盘的输出值和这个数字相等，那么下赌者可以将相当于赌注35倍的奖金和原赌注拿回（总共是原赌注的36倍），若输出值和下压数字不同，则赌注就输掉了。因此，如果赌注是1美元的话，这场赌博的期望值是：( -1 × 37/38 ) + ( 35 × 1/38 ), 结果是 -0.0526。也就是说，平均起来每赌一次就会输掉5美分。 数学定义 如果X是在机率空间(Ω, P)中的一个随机变量，那么它的期望值 E(X) 的定义是： E(X)=∫ΩXdp 并不是每一个随机变量都有期望值的，因为有的时候这个积分不存在。如果两个随机变量的分布相同，则它们的期望值也相同。 如果 X 是一个离散的随机变量，输出值为 x1, x2, ...， 和输出值相应的机率为p1, p2, ... （机率和为1）, 那么期望值 E(X) 是一个无限数列的和。 上面赌博的例子就是用这种方法求出期望值的。 如果X的机率分布存在一个相应的机率密度函数 f(x)，那幺 X 的期望值可以计算为： 这种算法是针对于连续的随机变量的，与离散随机变量的期望值的算法同出一辙，由于输出值是连续的，所以把求和改成了积分。 特性 期望值 E 是一个线形函数 X 和 Y 为在同一机率空间的两个随机变量，a 和 b 为任意实数。 一般的说，一个随机变量的函数的期望值并不等于这个随机变量的期望值的函数。 在一般情况下，两个随机变量的积的期望值不等于这两个随机变量的期望值的积。特殊情况是当这两个随机变量是相互独立的时候（也就是说一个随机变量的输出不会影响另一个随机变量的输出）。 期望值的运用 在统计学中，当估算一个变量的期望值时，一个经常用到的方法是重复测量此变量的值，然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。 在概率分布中，期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。 在经典力学中，物体重心的算法与期望值的算法十分近似。
数学期望值是每一次的概率乘以其结果的总和。 如果概率密度f(x)是偶函数，则xf(x)是奇函数，它在-∞到+∞的定积分是0，即期望为0。 概率密度：f(x)=(1/2√πbai) exp{-(x-3)²/2*2} 根据题中正态概率密度函数表达式就可以立马得到随机变量的数学期望和方差： 数学期望：μ = 3 方差：σ²= 2 扩展资料： 单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。 参考资料来源：百度百科-概率密度
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可以的，没有问题。
第二类曲线，曲面积分的时候。是不能用的

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