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方差与期望的关系公式证明
方差与期望的关系公式
答:
E(x的平方)不是Ex的平方,要按定义来做,X^2与概率的乘积积分(或求和)E(2x)等于2Ex吗?对 E(X)+E(Y)=E(X+Y)吗?对 最后Dx=跟好下E(x的平方) 减去Ex的平方吗?不对 DX=E(X^2)-(EX)^2
D(X)=E(x^2)-E(x)^2这个
公式
的意思
答:
这个是求
方差的公式
,方差时表示数据离散程度的量,也就是说方差等于平方的期望减去
期望的
平方。根据原本的定义:D(X)=E{[X-E(x)]^2} =E{X^2-2XE(X)+[E(x)]^2} =E(x^2)-2E(x)*E(x)+[E(x)]^2 =E(x^2)-E(x)^2 在这里如果有什么想不通,就试着想象一下,把E(x)...
概数200分求解答
证明
随机变量
期望
存在,
方差
不一定存在,方差存在,期望...
答:
其实只需考虑
方差和期望的
定义就可以了,方差是x^2乘概率密度函数在积分区间上(一般是负无穷到正无穷)的积分,而期望是x乘概率密度在积分区间上的积分,由于当x充分大时,x^2大于x,所以前面的可积后面的一定可积,后面的的可积但是前面的不一定可积(这是判断可积的一些基本常识)对于离散的随机...
样本
方差的期望
等于总体的方差
答:
样本
方差的期望
等于总体的方差如下:总体方差的计算
公式
分母是n,样本方差的计算公式分母是n-1,抽取样本的目的是推算出总体的信息,计算样本方差的目的也是推算出总体的方差,但是计算样本方差时为了能使计算结果更接近总体方差的值。根据无偏性的原则(多次抽样,计算出多个样本的方差,对这些方差取平均值,...
如何计算超几何分布的数学
期望和方差公式
答:
方差公式
是V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2[这里设a为
期望
值]。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件(其中包含M个指定种类的物件)中抽出n个物件,成功抽出该指定种类的物件的次数(不放回)。称为超几何分布,是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的...
方差的
计算
公式
是什么?
答:
Var(X) = E[(X - E[X])^2]其中,E[X]表示X的
期望
值,(X - E[X])^2表示X与其期望值之差的平方,E[ ]表示期望值运算。平
方差
(Mean Squared Deviation)是
方差的
一种形式,也用来衡量随机变量离其期望值的偏离程度。对于一个随机变量X,其平方差的计算
公式
为:MSD(X) = E[(X - ...
期望
值E(XY)怎么求,X,Y不独立
答:
如果有联合分布律的话,E(XY)=(X1)* (Y1)*(P1)+ (X2)*( Y2)*(P2)+…以此联合分布表为例:
“Y的无条件方差等于Y的条件
方差的期望
与Y的条件
期望的方差
之
和
”这一...
答:
解:DE[Y|F]=E(E[Y|F])^2-(EY)^2 =EY^2-2E[YE[Y|F]+(E[Y|F])^2 =EY^2-2EE[[YE[Y|F]|F]+(E[Y|F])^2 =EY^2-(E[Y|F])^2 DY=E(Y-E[Y|F])^2+DE[Y|F]
指数分布样本
方差的期望
E(S²)怎么求
答:
指数分布的
方差
为1/λ^2 所以E(s^2)=1/λ^2
请问两个随机变量XY不独立,他们的协
方差
cov(X,Y)已知,请问怎么计算两者...
答:
利用协
方差的公式
啊COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=EXY-EX*EY 那么EXY=COV(X,Y)+EX*EYEX,EY,COV(X,Y)都已知,就可以算出来了。如果X与Y是统计独立的,那么二者之间的协方差就是0,因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是,反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0...
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