14.3
数学期望与方差
用数学期望描述随机变量的平均水平，用方差描述离散程度，并掌握线性变换下的性质。
本文章目录
01 · 出发点
从“数学期望与方差”研究什么开始
用数学期望描述随机变量的平均水平，用方差描述离散程度，并掌握线性变换下的性质。
先补齐函数、运算和几何表示等前置知识，再按照定义、定理、计算方法和适用条件建立高等数学框架。
02 · 核心
需要建立的三个认识
- 要点 1
- 用数学期望描述随机变量的平均水平，用方差描述离散程度，并掌握线性变换下的性质。
- 要点 2
- 理解“数学期望与方差”中的基本对象、表示方式与关键关系。
- 要点 3
- 把数学期望与方差放回概率统计基础的知识链条中，检查条件、步骤与结论。
03 · 方法
按对象、关系和检验组织阅读
- 01
先写清变量范围、函数条件和所用定理的前提。
- 02
把复杂问题拆成标准结构，选择对应的极限、微分、积分或代数方法。
- 03
计算后检查定义域、常数项、端点、收敛性和结果的实际含义。
04 · 联系
把本节放回“概率统计基础”
考纲扩展：用概率模型描述随机现象，并用数字特征和样本统计量概括数据。
05 · 边界
容易忽略的条件
回看
本节小结
- 用数学期望描述随机变量的平均水平，用方差描述离散程度，并掌握线性变换下的性质。
- 理解“数学期望与方差”中的基本对象、表示方式与关键关系。
- 把数学期望与方差放回概率统计基础的知识链条中，检查条件、步骤与结论。