常见分布的期望与方差是多少?

如题所述

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。

拓展资料:

在概率论和统计学中,数学期望(mathematic expectation)(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。

需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。

在17世纪,有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战,给他出了一道题目:甲乙两个人赌博,他们两人获胜的机率相等,比赛规则是先胜三局者为赢家,一共进行五局,赢家可以获得100法郎的奖励。

当比赛进行到第四局的时候,甲胜了两局,乙胜了一局,这时由于某些原因中止了比赛,那么如何分配这100法郎才比较公平?

用概率论的知识,不难得知,甲获胜的可能性大,乙获胜的可能性小。因为甲输掉后两局的可能性只有(1/2)×(1/2)=1/4。

也就是说甲赢得后两局或后两局中任意赢一局的概率为1-(1/4)=3/4,甲有75%的期望获得100法郎;而乙期望赢得100法郎就得在后两局均击败甲,乙连续赢得后两局的概率为1/2*1/2=1/4,即乙有25%的期望获得100法郎奖金。

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