ผลต่างระหว่างรุ่นของ "204512/บรรยาย 4"

จาก Theory Wiki
ไปยังการนำทาง ไปยังการค้นหา
แถว 71: แถว 71:
 
::<math>Y = </math>แต้มรวม
 
::<math>Y = </math>แต้มรวม
  
:<math>
+
:<math>E[Y_1] = (1 + 2 + 3 + ... + 6) \cdot \frac{1}{6}</math>
  E[Y_1] = (1 + 2 + 3 + ... + 6) \cdot \frac{1}{6} \\
+
:<math>E[Y_1] = 3.5</math>
  E[Y_1] = 3.5
+
:<math>E[Y_2] = 3.5</math>
  E[Y_2] = 3.5
+
:<math>E[Y] = 2 \cdot \frac{1}{6} \cdot \frac{1}{6} + 3 \cdot 2 \cdot \frac{1}{{36}} + 4 \cdot 3 \cdot \frac{1}{{36}} + 5 \cdot .....</math>
  E[Y] = 2 \cdot \frac{1}{6} \cdot \frac{1}{6} + 3 \cdot 2 \cdot \frac{1}{{36}} + 4 \cdot 3 \cdot \frac{1}{{36}} + 5 \cdot .....
+
:<math>E[Y] = 7</math>
  E[Y] = 7
+
:<math>E[Y] = E[Y_1 + Y_2] = E[Y_1] + E[Y_2]</math>
  E[Y] = E[Y_1 + Y_2] = E[Y_1] + E[Y_2]
 
</math>
 
  
 
==Linearity of Expectation==
 
==Linearity of Expectation==

รุ่นแก้ไขเมื่อ 08:39, 3 กรกฎาคม 2550

ขออภัย Lecture Note ที่ท่านเรียก ยังไม่เปิดให้ใช้บริการค่ะ


























Balls & Bins

มีถัง ถัง
มีบอล ลูก

Random Variable

นิยาม
สำหรับตัวแปรสุ่ม
ตัวอย่าง
มีลูกเต๋า 2 ลูก โยนทีละลูก
ให้ตัวแปรสุ่ม
แต้มบนลูกเต๋าลูกที่ 1
แต้มบนลูกเต๋าลูกที่ 2
แต้มรวม

Linearity of Expectation

สำหรับตัวแปรสุ่ม
ให้ แทนจำนวนถังว่าง
ให้ตัวแปรสุ่ม X_i =