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样本均值的期望和方差
方差
用什么表示
答:
方差的表示方法如下:其中,x表示
样本的
平均数,n表示样本的数量,xi表示个体,而s^2就表示方差。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。方差在统计学中的意义:当数据分布比较分散(即数据...
离散型随机变量
的期望和方差
都是一个数值,它们不随试验结果而变化③...
答:
1. 我觉得有问题。如果你是由抽取
样本
来估算
期望和方差
的,那么取的样本不同,则估算结果就不同。但是,如果你已然知道了这个随机变量的分布,那么这个期望和方差就是一个定值了。2. 肯定不对啊,因为期望可以看做是你随机变量的一个“平
均值
”,谁说你的随机变量的平均值一定要在[0,1]上了?
方差
和标准差有什么区别呢
答:
1、含义不同:(1)均方差即标准差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。(2)方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。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...
均
方差与
标准差是否一样?为什么?
答:
均方差
和方差
不一样。1、含义不同:(1)均方差即标准差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。(2)方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。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
...
一组数据的2sigma值是怎么计算出来的
答:
假设有n个数,(1)先算
样本均值
m,如果本身有
期望
值,则m=期望值,如没有期望值,用样本均值代替期望值,即 m=(1/n)*(a[1]+a[2]+...+a[n])(2)再算
样本方差
sigma^2,即样本数据与期望值之间差的平方和:sigma^2=[1/(n-1)]*{(a[1]-m)^2+(a[2]-m)^2+...+(a[n]-m)...
已知
期望
求
方差
公式
答:
已知
期望
求方差公式是方差=[(b-a)^2]/2,方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。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...
方差
和标准差是可以相互换算的指标
答:
3、
样本方差和样本
标准差都是衡量一个样本波动大小的量,样本方差或样本标准差越大,样本数据的波动就越大。一、方差 在概率论和统计方差是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。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)是各个样本数据和平均数之...
为什么可以用
方差
来衡量风险?
答:
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
)指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。方差为衡量源数据和期望值相差的度量值。风险都是源自未来事件的不确定性,从数学角度看,它表明...
样本方差的
定义
答:
n个测量值 的
样本方差的
计算公式为:其中 是
样本均值
。例如,n=5个样本观测值值为3,4,4,5,4,则样本均值= , 样本方差 = 。样本方差是常用的统计量之一,是描述一组数据变异程度或分散程度大小的指标。实际上,样本方差可以理解成是对所给总体方差的一个无偏估计。 设X是一个随机变量,若E{[...
如何理解
方差
?
答:
方差
=平方的均值减去
均值的
平方。例:有 1、2、3、4、5这组
样本
,其平均数为(1+2+3+4+5)/5=3,而方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数,则为:[(1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2]/5=2,方差为2。方差的公式:方差是实际值与
期望
值之差...
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