The probability density function
f ( x ) = { k x 3 ( 1 − x ) , 0 ≤ x ≤ 1 0 o t h e r w i s e f(x)=\left\{\begin{matrix}
k x^3(1-x), & 0\leq x\leq1 \\
0 & \rm{otherwise}
\end{matrix}\right. f ( x ) = { k x 3 ( 1 − x ) , 0 0 ≤ x ≤ 1 otherwise
1 = ∫ − ∞ ∞ f ( x ) d x = ∫ 0 1 k x 3 ( 1 − x ) d x = k 20 1=\int_{-\infty}^{\infty}f(x)dx=\int_{0}^{1}k x^3(1-x)dx=\frac{k}{20} 1 = ∫ − ∞ ∞ f ( x ) d x = ∫ 0 1 k x 3 ( 1 − x ) d x = 20 k So
k = 20 k=20 k = 20
f ( x ) = { 20 x 3 ( 1 − x ) , 0 ≤ x ≤ 1 0 o t h e r w i s e f(x)=\left\{\begin{matrix}
20 x^3(1-x), & 0\leq x\leq 1 \\
0 & \rm{otherwise}
\end{matrix}\right. f ( x ) = { 20 x 3 ( 1 − x ) , 0 0 ≤ x ≤ 1 otherwise The mean value
μ = x ‾ = ∫ − ∞ ∞ x f ( x ) d x = ∫ 0 1 20 x 4 ( 1 − x ) d x = 2 3 \mu=\overline{x}=\int_{-\infty}^{\infty}xf(x)dx=\int_{0}^{1}20 x^4(1-x)dx=\frac{2}{3} μ = x = ∫ − ∞ ∞ x f ( x ) d x = ∫ 0 1 20 x 4 ( 1 − x ) d x = 3 2 Since
x 2 ‾ = ∫ − ∞ ∞ x 2 f ( x ) d x = ∫ 0 1 20 x 5 ( 1 − x ) d x = 10 21 \overline{x^2}=\int_{-\infty}^{\infty}x^2f(x)dx=\int_{0}^{1}20 x^5(1-x)dx=\frac{10}{21} x 2 = ∫ − ∞ ∞ x 2 f ( x ) d x = ∫ 0 1 20 x 5 ( 1 − x ) d x = 21 10 we obtain that standard deviation
σ = x 2 ‾ − ( x ‾ ) 2 = 10 21 − ( 2 3 ) 2 = 1 3 2 7 = 0.178 \sigma=\sqrt{\overline{x^2}-(\overline{x})^2}=\sqrt{\frac{10}{21}-\left(\frac{2}{3}\right)^2}=\frac{1}{3}\sqrt{\frac{2}{7}}=0.178 σ = x 2 − ( x ) 2 = 21 10 − ( 3 2 ) 2 = 3 1 7 2 = 0.178
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