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概率论数学期望与方差的例题
方差与期望的
关系公式是什么?
答:
方差与
期望的关系公式介绍如下:方差与期望的关系公式:DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2)。在
概率论
和统计学中,
数学期望
(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。正态分布的
期望和方差
介绍如下:正态分布的期望...
期望和方差的
性质
答:
2、设X,Y是任意两个随机变量,则有E(X+Y)=E(X)+E(Y)。3、设X,Y是相互独立的随机变量,则有E(XY)=E(X)E(Y)。4、设C为常数,则E(C)=C。
期望方差
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...
常见分布的
期望与方差
是多少?
答:
各种分布的
期望与方差
表如下:0-1分布B(1,p):均值为p,方差为pq。二项分布B(n,p):均值为np,方差为npq。泊松分布P(λ):均值为λ,方差为λ。均匀分布U(a,b):均值为(a+b)/2,方差为(a-b)^2/12。正态分布N(μ,σ):均值:μ,方差:σ。卡方分布χ^2(n):均值n,方差2n。
期望和方差的
关系是怎样的?
答:
在
概率论
和统计学中,
期望和方差
是两个重要的概念,用于描述随机变量的特征。期望(Expectation):随机变量的期望表示其平均值,也就是在多次试验中预期的平均结果。对于离散型随机变量,期望的计算公式为:E(X) = Σ(x * P(X=x))其中,x是随机变量取值,P(X=x)是该取值发生的概率。对于连续型...
概率论
有关随机变量的两个题目
答:
1=\int_{-\infty}^{\infty}f(x)dx =\int_{-\infty}^0 af1(x)dx+\int_0^{\infty} bf2(x)dx =a*1/2+b*3/4 即有: 2a+3b=4 其中\int表示积分号,\infty表示无穷大,_表示积分的下限的下标,^表示积分的上限的上标。下题:记X的
数学期望
为u1、标准差为a1(即
方差
为a1^2);...
分布列求
数学期望
,
怎么
算的?
答:
2、如果X是离散型随机变量,它的全部可能取值是a1,a2,…,an,…,取这些值的相应
概率
是p1,p2,…,pn,…,则其
数学期望
E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)+…;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])...
概率论与
数理统计:设总体X~N(μσ^2).已知样本容量n=16,样本均值为12.5...
答:
用定理4的推论:1,4*(x¯-µ)/s~t(15),s=√5.3333=2.3094,P﹛|x¯-µ|<0.5﹜=P﹛4*(x¯-µ)/s<4*0.5/s﹜-P﹛4*(x¯-µ)/s<-4*0.5/s﹜,P﹛4*(x¯-µ)/s<4*0.5/s﹜=1-P﹛4*(x¯-...
方差和期望怎么
区分?
答:
性质区别:E(X平方)表示的是,X平方即x^2的期望值,而E(X)^2 表示的是,X的期望值E(X),再进行平方。详细解释:1、离散型是取值乘以对应
概率
求和,连续型是在积分区间上x乘以密度函数的积分。
方差
是E(x-Ex)^2=E(x^2)-(Ex)^2,也就是平方的期望减去
期望的
平方。二者不能混为一谈。2...
方差与期望的
关系是什么?
答:
D(X)指
方差
,E(X)指期望。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。在概率论和统计学中,数学期望(或均值,也简称期望)是最基本的数学特征之一,它是一个实验中每个可能结果的概率乘以结果的总和。它...
方差和期望的
关系公式是什么?
数学期望
呢?
答:
相关内容:在统计描述中,
方差
用来计算每一个变量与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零,离均差平方和受样本含量的影响,统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。在
概率论和
统计学中,
数学期望
是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。是最基本的数学特征之一。它反映随机变量...
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