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二项分布方差公式推导
数学期望的六个
公式
是什么?
答:
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、均匀分布 另一计算过程为。5、指数分布(推导略)。6、正态分布(推导略)。7、t分布:其中X~T(n),E(X)=0。8、F分布:其中X~F...
分布
列
方差
的计算
公式
答:
分布列是一个十分重要的概念,在统计学中有着广泛的应用。在现实生活中,各种现象都可以被看作随机事件的结果,并都符合不同的分布列。常见的分布列包括
二项分布
、正态分布、泊松分布、均匀分布和指数分布等等。除了
方差
,分布列还有其他一些重要的统计指标,如均值、标准差、偏度和峰度等等。通过分析和...
设随机变量X与Y相互独立,X~P(4),Y~B(8,0.5),Z=X-2Y+10,求E(z)V(z...
答:
接下来,我们来计算 Z 的方差 V(Z)。由于 X 和 Y 是相互独立的,我们可以使用方差的线性性质来计算 V(Z):V(Z) = V(X) + 4V(Y)根据泊松分布的
方差公式
,V(X) = λ,其中 λ 是泊松分布的参数。在这种情况下,V(X) = 4。根据
二项分布
的方差公式,V(Y) = np(1-p),其中 n ...
怎么求
二项分布
的近似概率?
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...
泊松
分布
的期望和
方差公式
及详细证明过程
答:
如果X~P(a)那么E(x)=D(x)=a 先证明E(x)=a 然后按定义展开E(x^
2
)=a^2+a 因为D(x)=E(x^2)-[E(x)]^2,得证。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事件发生的次数。
方差
的
推导
答:
X~B(n,p),其中n≥1,0<p<1.P{X=k}=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k),k=0,1,...,n.EX=np,DX=np(1-p).最简单的证明方法是:X可以分解成n个相互独立的,都服从以p为参数的(0-1)
分布
的随机变量之和:X=X1+X
2
+...+Xn,Xi~b(1,p),i=1,2,...,n.P{Xi=0}=1-p,P...
几何
分布
怎样
推导
的?
答:
(2)每一次事件都有两个可能的结果(成功,或者失败)。(例如,求婚被接受(成功),求婚被拒绝(失败))(3)每一次“成功”的概率都是相等的,成功的概率用p表示。(4)这一点也即和
二项分布
的区别所在,二项分布求解的问题是成功x次的概率。而几何分布求解的问题则变成了——试验x次,才取得...
超几何
分布
的
方差公式
?
答:
则 EX = nM/N DX=nM/N*(1-M/N)*(N-n)/(N-1)其实可以和
二项分布
类比的.. 二项分布就是超几何分布的极限 ①若随机变量X服从参数为n,p的二项分布,则EX=np,DX=np(1-p)②若随机变量X服从参数为N,M,n的超几何分布,则EX=nM/N 超几何分布的
方差
①若随机变量X服从参数为n,p的...
泊松
分布
的期望和
方差公式
及详细证明过程
答:
应用场景 在实际事例中,当一个随机事件,例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等,以固定的平均瞬时速率λ(或称密度)随机且独立地出现时,那么这个事件在单位时间(面积或体积)内出现的次数或个数就近似地服从泊松
分布
P(λ)。
对于
二项分布
的随机变量,求
方差公式
D(x)=(1-p)·np是怎么
推导
出来...
答:
只要记住就行,不要求推倒
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