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概率论数学期望与方差的例题
这道
概率统计
的算
期望和方差的
题怎么做?
答:
利用
数学期望
的定义
和方差
的定义来求解
概率论
中均匀分布的
数学期望和方差
该
怎么
求啊?
答:
均匀分布的
期望
:均匀分布的期望是取值区间[a,b]的中点(a+b)/2。均匀分布的
方差
:var(x)=E[X²]-(E[X])²var(x)=E[X²]-(E[X])²=1/3(a²+ab+ b²)-1/4(a+b)²=1/12(a²-2ab+ b²)=1/12(a-b)²若X服从[2...
方差与数学期望的
关系公式DX=EX^2-(EX)^2 不太清楚E(X^2)=什么 举例...
答:
=E[X^2]-2*E[X]*E[X]+E[X]^2 =X[X^2]-E[X]^2
概率论
中
方差
用来度量随机变量和其
数学期望
(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
数学期望的
概念、公式、计算、
例题
是什么?
答:
数学期望和方差
公式为:EX=npDX=np(1-p)、EX=1/PDX=p^2/q、DX=E(X)^2-(EX)^2。对于2项分布(例子:在n次试验中有K次成功,每次成功
概率
为P,它的分布列求数学期望和方差)有EX=npDX=np(1-p)。n为试验次数p为成功的概率,对于几何分布(每次试验成功概率为P,一直试验到成功为...
概率论
求
数学期望和方差
答:
D(X(i))=E(X^2(i))-E(X(i))=(1^2+2^2+...+n^2)/n-(1+2+...+n)/n 又X=X(1)+X(2)+...+X(n),根据
期望和方差的
性质 E(X)=E(X(1))+E(X(2))+...E(X(n))=1+2+...+n;D (X) =D(X(1))+D(X(2))+...D(X(n));赶紧自己算一...
...1),周长为定值 2,求长方形面积A的
数学期望 与方差
.
答:
长方形底边 = 1-X 长方形面积 A = X(1-X)长方形面积 A 的
数学期望
= E{-X^2 + X} = -E{X^2} + E{X} = -(0到1积分 X^3)+ 0.5 = -0.25 + 0.5 = 0.25.
概率论与
数理统计:瑞利分布
期 望及方差的
证明过程
答:
具体回答如图:当一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的
方差的
正态分布时,这个向量的模呈瑞利分布。
关于
概率论的期望方差和
指数分布的这道题
怎么
计算呀?
答:
由题目条件,可得X的
概率
密度f(x)=2e^(-2x),x>0、f(x)=0,x为其它。∴E(Y)=E[X+e^(-X)]=E(X)+E[e^(-X)]=∫(0,∞)xf(x)dx+∫(0,∞)e^(-x)f(x)dx=∫(0,∞)2xe^(-2x)dx+∫(0,∞)2e^(-3x)dx=1/2+2/3=7/6。E(Y²)=E{[X+e^(-X)]}²...
方差与数学期望的
关系公式DX=EX^2-(EX)^2 不太清楚是什么意思 举例说下...
答:
称为X的
概率
密度函数(分布密度函数)。
数学期望
完全由随机变量X的概率分布所确定。若X服从某一分布,也称 是这一分布的数学期望。若X的取值比较集中,则
方差
D(X)较小,若X的取值比较分散,则方差D(X)较大。因此,D(X)是刻画X取值分散程度的一个量,它是衡量取值分散程度的一个尺度。
正态分布、标准正态分布(定义、
期望
、
方差
、
例题
)
答:
正态分布的
数学期望
,简单来说,就是随机变量取值的“中心点”,记为 μ = E(X),这个概念可通过严谨的数学证明得以确立。而
方差
σ²,则衡量了数据的散布程度,它是随机变量 X 的均方离差,即 σ² = Var(X)。标准正态分布的出现: 当我们把随机变量 X 变换为 Z = (X - μ)...
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