区分概率密度函数和概率分数函数： https://blog.csdn.net/u 013066730/article/details/83029619
概率学中的均值和方差含义： https://blog.csdn.net/u 013066730/article/details/83029619
解释下第一个不等号
所以第一个不等式成立。
说明第二个不等号
请看一下这为什么成立。 请区分概率密度函数和概率分数函数。 来看，p(x )的取值应该大于0。 因此，您可以看到要积分的选项都是大于或等于0的函数或常数。 此时，积分范围增加意味着积分累积时0以上的面积增加。 这表明这个不等式成立。
解释第三个等号很简单，其实是求连续方差的表达式。 如果不理解也可以的话，看下面离散的求法，自己对照每个参数就知道了。
在这里，让人怀疑的可能是，e这个平均值是怎么求出的。 请看下面的公式。 其中f(x )是概率密度函数。
举几个例子就是例一
例二
例三
例3首先我解决问题是没有想法的。 我想这是不是针对Xi的随机变量序列。 这已经告诉了我Xi的均值和方差。 那么该怎么求出最后的概率呢？
其实，这个时候
配置了新的随机变量。 此时计算的是满足这个新随机变量和Xi的平均值u之间小于0.5的关系时所对应的概率值。 链接中的示例4 :参见https://blog.csdn.net/u 013066730/article/details/95961593