期望公式
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/29 14:28:29
将第一个公式中括号内的完全平方打开得到DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2)=E(X^2)-E(2XEX)+(EX)^2=E(X^2)-2(EX)^2+(EX)^2=E(X^2)-(EX)^2
一般的那种厚书都是有归纳的吧.新东方那本概统也有.这个工作还是要自己做,因为只有自己才知道自己哪儿不懂.而且这些都是不用动脑子的工作.
以下记int^s_t表示从t到s积分,Infty表示无穷.lim表示当M趋于正无穷时的极限.E(x)=int^Infty_0xp(x)dx=lim(MF(M)-int^M_0F(x)dx)——分部积分
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,他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
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数.在概率论和数理统计中,方差(英文Variance)用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度.在许多实际问题中,研究随机变量和均值之间的偏离程度有着
解题思路:1、根据独立性求出概率。2、求出随机变量可能的取值再求出概率写出分布列。解题过程:
原始数据:x1,x2,...,xnx的数学期望:Ex=[∑(i=1->n)xi]/n(1)x的方差:D(x)=[∑(i=1->n)(xi-Ex)²]/n(2)x的方差:D(x)还等于:D(x
二项分布pk=C(n,k)p^kq^(n-k),k=0,1,2,...n由期望的定义 n    n∑kpk=∑kC(n,k)p^kq^(n-k)=np∑C((n
二项分布b(n,p)期望np方差np(1-p)几何分布G(p)期望1/p方差(1-p)/(pXp)
若X为离散型随机变量,其概率分布为P(X=xk)=pk(k=1,2,…),则称和数sum(PK)为随机变量X的数学期望,简称期望,记为E(X)若X为连续型随机变量,其概率密度为f(x),则X的数学期望
一般都是先列表,就是每个可能和它所对应的答案的表格最后就是可能数值乘以它所对应的概率的乘积的总和就是我们所说的数学期望了
期望的公式:E=X1*P1+X2*P2+X3*P3+.+Xn*Pn方差的公式:D=(X1-E)的平方*P1+(X2-E)的平方*P2+(X3-E)的平方*P4+.+(Xn-E)的平方*Pn
这个有点复杂的,具体的嘛,你去看高等数学积分那一章有的.很详细
期望的估计是0.3方差的估计是1/3[(0.5-0.3)^2+(0.3-0.3)^2+(0.1-0.3)^2]=2.67%
二项分布期望:Ex=np方差:Dx=np(1-p)(n是n次独立事件p为成功概率)两点分布期望:Ex=p方差:Dx=p(1-p)对于离散型随机变量:若Y=ax+b也是离散,则EY=aEx+bDY=(a
均匀分布,期望是(a+b)/2,方差是(b-a)的平方/12二项分布,期望是np,方差是npq泊松分布,期望是p,方差是p指数分布,期望是1/p,方差是1/(p的平方)正态分布,期望是u,方差是&的平
E=x1p1x2p2x3p3...xn*pn
E=np即二项分布的期望等于试验次数乘以每次试验中事件发生的概率
由期望的定义\x0d\x0d\x0d\x0d,二项分布pk=C(n,k)p^kq^(n-k),k=0,1,2,...n,由期望的定义,n  n,∑kpk=∑kC(n