22问答网
所有问题
当前搜索:
二项分布方差公式推导
二项分布
与超几何分布的区别
答:
超几何分布和
二项分布
的区别:1、超几何分布需要知道总体的容量,而二项分布不需要。2、 超几何分布是不放回抽取,而二项分布是放回抽取(独立重复)。3、 当总体的容量非常大时,超几何分布近似于二项分布。
求解析过程
答:
根据
二项分布
的
方差公式
D(X1)=n·p1·(1-p1)D(X2)=n·p2·(1-p2)D(Y)=n(p1+p2)(1-p1-p2)另一方面 D(Y)=D(X1+X2)=D(X1)+D(X2)+2Cov(X1,X2)∴n(p1+p2)(1-p1-p2)=n·p1·(1-p1)+n·p2·(1-p2)+2Cov(X1,X2)展开并化简得到 Cov(X1,X2)=-n·p1·p2 ...
二项分布
期望与
方差
统计高手进
答:
首先 期望和
方差
肯定是有关系的但这的是个巧合 期望是 统计出的一组数的均值。而方差是这样来的 比如你得到了两组人的身高 第一组150 160 170 第二组 159 160 161 这两个组身高期望都是160 但是显然 第二组很平均 第一组反差很大 而期望 表现不出来这个性质 因为 170 比...
有关统计学基础中的样本比例问题-样本
方差公式
(=p(1-p)/n)如何
推导
?
答:
比如说总体是班上有N个学生,N0个男生,总体比例π=N0/N,抽取的样本量为n,求样本比例的期望和均值。解:不妨设X=样本中抽到的男生数,由于抽到的人要不是男生,要不是女生,所以可以看成一个
二项分布
,故X~B(n,π),令P为样本比例,则P=X/n E(P)=E(X/n)=nπ/n=π D(P)=D(...
二项分布
的均值、
方差
均值与方差的性质
答:
现在算一下
二项分布
E(x)=0*q^n*C(n,0)+1*p*q^(n-1)*C(n,1)+...+n*p^n*C(n,n)=np
方差
是D(x)=q^n*C(n,0)*(0-E(x))^2+p*q^(n-1)*C(n,1)*(1-E(x))^2+...+p^n*C(n,n)*(n-E(x))^2=npq 另外关于均值和方差的性质 其中x是随机变量 a和b都...
方差
的计算
公式
?
答:
前面两项恰为 D(X )和D(Y ),第三项展开后为 当X、Y 相互独立时,,故第三项为零。特别地 独立前提的逐项求和,可推广到有限项。三.常用分布的
方差
1.两点分布 2.
二项分布
X ~ B ( n, p )引入随机变量 Xi (第i次试验中A 出现的次数,服从两点分布),3.泊松分布(
推导
略)4....
方差
的
公式
答:
前面两项恰为 D(X )和D(Y ),第三项展开后为 当X、Y 相互独立时,,故第三项为零。特别地 独立前提的逐项求和,可推广到有限项。三.常用分布的
方差
1.两点分布 2.
二项分布
X ~ B ( n, p )引入随机变量 Xi (第i次试验中A 出现的次数,服从两点分布),3.泊松分布(
推导
略)4....
总结
二项分布
的近似计算方法,比较那种方法更优
答:
正态分布近似法的基本思想是,当n足够大时,
二项分布
可以用正态分布来近似。这是因为当n很大时,根据中心极限定理,二项分布可以看作是正态分布的一个特例。具体计算方法为:将二项分布的参数np和n(1-p)代入正态分布的期望和
方差公式
,得到正态分布的参数μ=np和σ^2=np(1-p),然后使用正...
非官方解答(92续)——帕斯卡
分布
的期望与
方差
的
推导
和分析
答:
几何分布则揭示了在连续失败后首次成功的秘密,而负
二项分布
则从另一个角度看,是成功达到特定次数前失败尝试的累积。当我们探讨几何分布和帕斯卡分布时,它们的期望与
方差
是关键。设随机变量 X 服从几何分布,记为 Geo(p),其期望 E(X) 可通过
公式
E(X) = 1/p 得到,体现其无记忆性,即过去...
概率分布之正态、泊松、
二项分布
答:
则称此分布服从参数为μ的possion分布。μ是其唯一的参数,且 泊松分布的均数和
方差
相等 。泊松分布常用于稀有事件的发生次数的概率分析。1.定义 伯努利实验:只有两种可能结果的单次随机实验,其结果可能为“成功”或“失败”。
二项分布
:将一个成功概率为π的伯努利实验,独立的重复n次,令X表示在这n...
棣栭〉
<涓婁竴椤
6
7
8
9
11
12
13
14
10
15
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜