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F分布的期望和方差
正态
分布的期望和方差
怎么求
答:
设正态
分布
概率密度函数是
f
(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]其实就是均值是u,
方差
是t^2。于是:∫e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=(√2π)t(*)积分区域是从负无穷到正无穷,下面出现的积分也都是这个区域。(1)求均值 对(*)式两边对u求导:∫{e^[-(x-u)^2/2(...
标准正态
分布
计算公式
答:
正态
分布
具体介绍:正态分布概率计算公式:
F
(x)=Φ[(x-μ)/σ],正态分布也称“常态分布”,又名高斯分布,正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学
期望
为μ、
方差
为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其...
已知概率密度函数怎么求它的数学
期望和方差
答:
代入公式。在[a,b]上的均匀分布,期望=(a+b)/2,方差=[(b-a)^2]/2。代入直接得到结论。如果不知道均匀
分布的期望和方差
公式,只能按步就班的做:期望:EX=∫{从-a积到a} xf(x) dx=∫{从-a积到a} x/2a dx=x^2/4a |{上a,下-a}=0 E(X^2)=∫{从-a积到a} (x^2)*f(...
自由度为n的卡方分布,t分布,F(m,n)
分布的期望和方差
是多少
答:
卡方
分布
:E(X)=n,D(X)=2n t分布:E(X)=0(n>1),D(X)=n/(n-2)(n>2)
F
(m,n)分布:E(X)=n/(n-2)(n>2)D(X)=[2n^2*(m+n-2)]/[m(n-2)^2*(n-4)](n>4)
统计学中的
方差与
离差区别?
答:
在概率
分布
中,设X是一个离散型随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的
方差
,记为D(X),Var(X)或DX 其中E(X)是X
的期望
值,X是变量值,公式中的E是期望值expected value的缩写,意为“变量值与其期望值之差的平方和”的期望值。离散型随机变量方差计算公式...
指数
分布的期望和方差
怎么求?
答:
如下:指数分布的参数为λ,则指数
分布的期望
为1/λ;
方差
为(1/λ)^2。E(X)==∫x*
f
(x)dx==∫λx*e^(-λx)dx=-(xe^(-λx)+1/λ*e^(-λx))|(正无穷到0)=1/λ。E(X^2)==∫x^2*f(x)dx=∫x^2*λ*e^(λx)dx=-(2/λ^2*e^(-λx)+2x*e^(-λx)+λx^2...
大学概率与统计题,已知二位随机变量
分布
律,求
期望与方差
。有图。
答:
解答:概率密度:
f
(x)=(1/2√π)exp{-(x-3)²/2*2} 根据题中正态概率密度函数表达式就可以立马得到随机变量的数学
期望和方差
:数学期望:μ=3 方差:σ²=2 概念 在做实验时,常常是相对于试验结果本身而言,我们主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如,在掷骰子时,...
威布尔
分布的期望与方差
答:
威布尔
分布的期望与方差
:F(x)=1-e^[-(x/v)^m](1)x>=0 m(形状参数)=3.97 v(特征参数)=10.7 F(x)=0.5的x值为x的期望值:E(X)e^[-(x/10.7)^3.97]=0.5 解出:E(X)=9.7563994 或者E(X)=vΓ(1+1/m)]而方差:D(X)=v^2[Γ(1+2/m...
概率论与数理统计若干问(更新中)
答:
随机变量的
分布
类型丰富多样,如二项分布、泊松分布和超几何分布,它们各自刻画了不同的随机现象。离散、连续和混合型随机变量,通过分布函数和概率密度函数定义,它们的特征如
期望和方差
,揭示了变量的本质特性。而正态分布,以其对称性、可加性和标准化的特性,成为统计学中的瑰宝。特征函数法在弱收敛与...
正态
分布的期望和方差
答:
正态
分布的期望和方差
:求期望:ξ,期望:Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn。方差;s²,方差公式:s²=1/n[(x1-x)²+(x2-x)²+……+(xn-x)²](x上有“-”)。正态分布 正态分布,也称“常态分布”,又名高斯分布,最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近...
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