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概率论与数理统计期望和方差
数学
期望和方差
的区别是什么?
答:
数学
期望
E(X)
和方差
D(X)是
概率论和数理统计
中的两个重要概念,用于描述随机变量的数字特征。数学期望E(X)的求法:数学期望E(X)反映了随机变量X取值的平均水平。对于离散型随机变量,数学期望E(X)等于X的所有可能取值与其对应的概率的乘积之和。对于连续型随机变量,数学期望E(X)则是X的概率密度函...
概率论与数理统计
中八个分布的
期望和方差
是多少啊?
答:
概率论
八大分布的
期望和方差
如下:一、离散型分布:1.0-1分布 B(1,p):均值为p,方差为pq。2.二项分布B(n,p):均值为np,方差为npq。3.泊松分布P(λ):均值为λ,方差为λ。4.几何分布GE(p):均值。二、连续型分布:1.均匀分布U(a,b):均值为(a+b)/2,方差为(a-b)^2/12。2....
概率论
2.4-
期望
/
方差
的概念
及
实际意义
答:
在
概率论与数理统计
的广阔领域中,
期望与方差
是理解随机现象核心工具的基石。它们不仅定义了随机变量的统计特性,而且在深入研究各种分布如二项分布、正态分布时,它们的实质意义显得尤为重要。分布的奥秘随机变量的分布,就像一面揭示不确定性的魔镜,它展示了所有可能结果的概率分布。这里的概率,如同频率的...
概率论与数理统计
求
方差
问题D(X+Y)怎么算?
答:
由X~N(0,4)与Y~N(2,3/4)为正态分布得:X~N(0,4)数学
期望
E(X)=0,
方差
D(X)=4;Y~N(2,3/4)数学期望E(Y)=2,方差D(Y)=4/3。由X,Y相互独立得:E(XY)=E(X)E(Y)=0×2=0,D(X+Y)=D(X)+D(Y)=4×4/3=16/3,D(2X-3Y)...
概率论与数理统计
求
方差
问题D(X+Y)怎么算?
答:
结论是,在
概率论与数理统计
中,当我们知道两个正态分布随机变量X和Y的独立性和各自的分布参数时,可以通过特定的公式计算它们的线性组合的
方差
。具体来说,若X~N(0, 4)和Y~N(2, 3/4),其数学期望E(X)和E(Y)分别为0和2,方差D(X)和D(Y)分别为4和4/3。根据独立随机变量的性质,我们...
概率论与数理统计
,DX和EX是怎么算出来的
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,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...
概率论与数理统计
:瑞利分布
期 望及方差
的证明过程
答:
具体回答如图:当一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的
方差
的正态分布时,这个向量的模呈瑞利分布。
为什么二项分布的
期望
等于
方差
?
答:
它的
期望
E=np,
方差
为np(1-p)。在
概率论和统计
学中,二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布,其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上,当n=1时,二项分布就是伯努利分布。应用 在生产实践过程中会有来自很多方面因素的影响,所有这些...
概率论和数理统计
的区别是什么?
答:
1、求法不同:
统计
中的
方差
(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。样本方差是先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方,然后再对此变量取平均数。2、用途不同:
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,在许多实际问题中,研究方差即...
概率论与数理统计
第四章 随机变量的数字特征
答:
数学
期望
的性质定理 :严格意义上常数 不具有随机性,从而不是随机变量。但在
概率论
中,称它为服从 参数为c的退化分布 ,分布律为 。性质(2)、(3)、(4)可推广至多维随机变量的情形:
方差和
标准差刻画随机变量分布的稳定性或者波动程度。方差和标准差的定义:实际计算方差时,更多采用下列公式:常...
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