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矩母函数求期望和方差
矩母函数和
特征
函数的
区别
答:
矩母函数和
特征
函数的
区别如下:特征函数设X为随机变量,称复随机变量的数学
期望
itX为X的特征函数,其中t是实数。还可写成[costXiEtXcossin(k=1,2,)的离散型随机变量X,特征函数为概率密度为f(x)的连续型随机变量X,特征函数为对于n维随机向量X=(X1,X2,Xn),特征函数为性质为一致连续。...
数学
期望和方差
公式是什么?
答:
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,一直试验到成功为止)有EX=1/PDX=p^2/q。还有任何分布列都通用的,DX=E(X)^2-(EX)^2。关于数学期望的...
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(...
求泊松分布
的矩母函数和
指数分布的矩母函数,要过程的!!
答:
指数分布是连续分布,密度函数f(x)=λe^(-λx),x∈(0,∞)。其
矩母函数
Mx(t)=E[e^(tx)]=∫(0,∞)e^(tx)f(x)dx=λ∫(0,∞)e^[-(λ-t)x)dx=λ/(λ-t) (t<λ)。泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 泊松分布适合于描述单位时间内随机...
已知概率密度
函数
怎么求它的数学
期望和方差
f(x)=1/2a (-a
答:
求方差
要利用个公式,DX=EX^2-(EX)^2 期望EX=∫ f(x)*x dx 下面的积分区间都是-a到a 为了书写我就不写明了.EX=∫ 1/2a *x dx =0 EX^2=∫ (1/2a)*x^2 dx=1/3 a^2 DX=EX^2-(EX)^2=(1/3)a^2 当然,对于一些常见分布
的期望和方差
可以直接背公式 请别忘记采纳,祝...
求高中阶段所有数学
期望和方差的
公式
答:
方差
公式:S^2=〈(M-x1)^2+(M-x2)^2+(M-x3)^2+…+(M-xn)^2〉╱n 平均数:M=(x1+x2+x3+…+xn)/n (n表示这组数据个数,x1、x2、x3……xn表示这组数据具体数值)。以大数据眼光看问题体现了数学
期望
中
的
大量试验出规律,不能光看眼前或特例,对一种现象不能过早下结论,要...
世纪统计学系列教材·应用随机过程:哪些章节介绍了Poisson过程和Markov...
答:
1.2 随机变量与分布函数: 描述随机变量的统计性质。1.3 数字特征与函数:1.3.1 Riemann-Stieltjes积分:
计算
随机变量的关键工具。1.3.2 数字特征: 描述随机变量的集中趋势。1.3.3 积分与概率测度: 测度理论的基础应用。1.3.4
矩母函数
: 描述随机变量的均值
和方差
。1.3.5 特征函数: 特殊的...
超几何分布的数学
期望和方差的
算法
答:
1、
期望
值计算公式:E(X)=(n*M)/N [其中x是样本数,n为样本容量,M为样本总数,N为总体中
的
个体总数],求出均值,这就是超几何分布的数学期望值。2、
方差计算
公式:V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2 [这里设a为期望值]...
直方图如何求数学
期望和方差
答:
数学
期望
=每个小矩形面积(频率)X组中值,再分别相加
方差
=每个小矩形面积(频率)X(组中值—数学期望)^2,再分别相加
已知X~P(λ),求数学
期望
E(X)
和方差
D(X)
答:
密度
函数
:f(x)=λe^(-λx) x>=0; (λ>0)f(x)=0 x<0 .E(X)=∫ (∞,0) xf(x)dx=∫(∞,0) λxe^(-λx)dx = - ∫(∞,0) x d[e^(-λx)]= - [xe^(-λx)|(∞,0) - ∫(∞,0)e^(-λx)dx]= - [0-0 + (1/λ)e^(-λx)|(∞,0)]= ...
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