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什么情况下期望等于均值
样本
均值等于
总体
期望
吗
答:
不
等于
。在统计学中,样本
均值
和总体
期望是
两个重要的概念,样本均值是样本数据的平
均值
,而总体期望是总体数据的平均值。总体期望是总体中所有数据点的平均值,而样本均值是从总体中随机抽取的一部分数据点的平均值。
为
什么
说
期望
值
等于
实际值与其
均值
的商?
答:
如果这三个随机变量互相
是
独立的,你这个式子才成立。你先考虑两个独立变量的
情况
,E(A*B)=COV(A,B)+E(A)*E(B)。因为独立,所以协方差COV(A,B)=0,所以E(A*B)=E(A)*E(B)。再把两个变量的情况推广到三个,就能得出E(A*B*C)=E(A)*E(B)*E(C)。
随机变量X的数学
期望
E(X)
是
平
均值
吗?它是怎样的平均值?
答:
离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型随机变量的数学
期望
。这是概念。随机变量X是指离散型的,设X的可能值有N个,则E(X)=求和(Xn/N) = 求和(Xn)/N =X可取所有值的平
均值
(注:因为X
是
随机的,所以他的每一个可能值被选中的概率是相同的并为1/N...
期望
值公式
答:
离散型随机变量X的取值为 , 为X对应取值的概率,可理解为数据 出现的频率 ,则:。其中E(x)为
期望
,∑为求和公式。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。它反映随机变量平均取值的大小。
总体
均值
和平均数
是什么
关系?
答:
样本
均值
是指在总体中的样本数据的均值。而总体均值又称为总体的数学
期望
或简称期望,是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值和连续型随机变量的总体均值。2、计算依据不同 样本均值的计算依据是样本个数,总体均值的计算依据是总体的个数。一般
情况下
样本个数小于
等于
总体个数...
期望
均值
方差
是什么
关系
答:
均值
就
是
数学
期望
,它反映了离散型随机变量的平均水平。随机变量的方差反映了随机变量的取值稳定于(或偏离于)均值的程度。方差越大,随机变量的取值越分散,方程越小,随机变量的取值越集中与均值附近。
方差和
均值
的
期望
有
什么
区别?
答:
2、平方的
期望是
x^2乘以密度函数求积分,期望的平方是求完期望在算平方。离散型的方差也很明白了。也就是各个取值减去期望后平方在乘以对应的概率。3、方差是E(x-Ex)^2=E(x^2)-(Ex)^2,也就是平方的期望减去期望的平方。二者不能混为一谈,平方的期望是x^2乘以密度函数求积分。
大学数学概率论,X的
均值
的数学
期望
和X的数学期望一样吗?如题
答:
不一样,上面都是对的只有最后一步错了
什么
的
期望
值
等于
数学期望?
答:
1、一个常数的
期望是
这个常数本身,写作E(C)=C。2、一个常数乘以随机变量X的期望,
等于
这个常数乘以X的期望,写作E(cX)=cE(X)E(cX)=cE(X)。3、随机变量X加Y的期望,等于X和Y各自期望的和,写作E(X+Y)=E(X)+E(Y)E(X+Y)=E(X)+E(Y)。4、随机变量X减Y的期望,等于X和Y各自期望...
样本
均值
、方差、
期望
如何计算
答:
他们都
是
来自x的样本,所以他们各自的均值都是n方差,都是2n。它们的
均值等于
他们相加除以十,根据E(ax+by)=aE(x)+bE(y),V(ax+by)=a2V(x)+b2V(y),样本均值的
期望
和他们的期望一样,也就是N。方差的话是2N/10=N/5。
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