大学概率学的一个基础问题 已知E(X)和D(X),求n和p

d(x)与e(x)公式01分布

0.49 因为分布列的性质可知， +p+ =1,x=1/2,，因为 E ( X )＝1.1，则x=2， 利用方差公式可知， D ( X )＝0.49

2023-07-05 07:27:191

分布列d(x)与e(x)公式

分布列d(x)与e(x)公式1. 什么是分布列?分布列是统计学中描述随机变量概率的一种方式，即对于每个可能的取值，列举出相应的概率。2. 分布列d(x)公式设随机变量X的所有可能取值为x1、x2、...、xn，对应的概率为p1、p2、...、pn，则X的分布列d(X)为：d(X)=xi | p1 | p2 | ... | pn其中|表示分隔符，每个xi和pi分别对应一个取值和其对应的概率。3. 分布列d(x)的作用分布列d(x)能够方便地展示随机变量X的概率分布情况，能够帮助人们更好地理解X的取值和概率之间的关系。同时，在实际应用中，人们可以根据d(x)计算出X的各种统计特征，如期望、方差等。4. 分布列e(x)公式另外，除了分布列d(x)之外，还有一种描述随机变量概率的方式是期望分布e(x)。其公式为：e(X)=xi | E(X) |其中E(X)表示X的期望值，每个xi对应的取值没有用到，只用了期望值。5. 分布列d(x)与e(x)的关系分布列d(x)和期望分布e(x)都是描述随机变量概率的方式，但是它们之间有着本质区别。分布列d(x)需要列举出每个取值对应的概率，而期望分布e(x)只需要列举出期望值。因此，当随机变量的取值比较少时，使用分布列d(x)更为合适；当随机变量的取值比较多时，期望分布e(x)更加方便。6. 举例说明分布列d(x)与e(x)例如，假设有一个骰子，它的每个面都有相等的概率，那么我们可以列出它的分布列d(x)如下：d(X)=1 | 1/6 |2 | 1/6 |3 | 1/6 |4 | 1/6 |5 | 1/6 |6 | 1/6 |另外，我们可以通过计算来求解该骰子的期望值。由于每个面的概率相等，我们可以用下列公式求出期望值：E(X)=(1*1/6)+(2*1/6)+(3*1/6)+(4*1/6)+(5*1/6)+(6*1/6)E(X)=3.5因此，该骰子的期望分布e(x)可以写作：e(X)=3.5 | 7. 总结分布列d(x)和期望分布e(x)都是描述随机变量概率的方式，但是它们之间有着本质区别。分布列d(x)需要列举出每个取值对应的概率，而期望分布e(x)只需要列举出期望值。在实际应用中，人们可以根据具体问题的需求选择适合的描述方式。

2023-07-05 07:27:261

概率论里的EX DX分别表示什么

似乎是期望，方差

2023-07-05 07:27:426

E(x) 与 D(x) 之间 有哪些公式？？

D(X)指方差，E（x）指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)就是个体偏离期望的差，再对这个差值进行的平方，最后求这些平方的期望。具体操作是，（个体－期望），然后平方，再对这些平方值求平均值.D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2

2023-07-05 07:28:151

二项分布D(X)和E(X)分别是指什么？

D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。因为X服从二项分布B(n，p)，所以E(X)=np，D(X)=npq而方差D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，因为E(X^2)=D(X)+[E(X)]^2=npq+(np)^2=np(q+np)，即E(X^2)=np(np+q)扩展资料：对于固定的n以及p，当k增加时，概率P{X=k}先是随之增加直至达到最大值，随后单调减少。可以证明，一般的二项分布也具有这一性质，且：当（n+1）p不为整数时，二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值；当（n+1）p为整数时，二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。参考资料来源：百度百科-二项分布

2023-07-05 07:28:221

密度函数 求E(x)和D(x)

晚安

2023-07-05 07:28:292

数学期望E(x)和D(X)怎么求

期望就是一种均数，可以类似理解为加权平均数，x相应的概率就是它的权，所以ex就为各个xi×pi的和。dx就是一种方差，即是x偏差的加权平均，各个(xi-ex)的平方再乘以相应的pi之总和。dx与ex之间还有一个技巧公式需要记住，就是dx=e(x的平方)-(ex)的平方。

2023-07-05 07:28:592

高中数学，数学期望D(X)，E(X)怎么算

期望就是一种均数，可以类似理解为加权平均数，X相应的概率就是它的权，所以Ex就为各个Xi×Pi的和。Dx就是一种方差，即是X偏差的加权平均，各个(Xi-Ex)的平方再乘以相应的Pi之总和。Dx与Ex之间还有一个技巧公式需要记住，就是Dx=E(X的平方)-(Ex)的平方。

2023-07-05 07:29:071

数学期望E(x)和D(X)怎么求

数学期望为设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X),Var(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差（或方差）。

2023-07-05 07:29:291

D(X)是什么？ E(X)又是什么？

D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。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。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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。扩展资料方差的性质1、设C为常数，则D(C)=0（常数无波动）；2、D(cx)=C2D(x)（常数平方提取）；证：D(-X)=D(X),D(-2X)=4D(X)（方差无负值）3、当X、Y相互独立时，故第三项为零。

2023-07-05 07:29:361

数学期望E(x)和D(X)怎么求

数学期望为设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X),Var(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差（或方差）。

2023-07-05 07:29:462

概率论与数理统计，DX和EX是怎么算出来的

当X,Y无关时，E(XY)=E(X)E(Y)，D(X)=E(X^2)-(E(X))^2，此时，E(X(X+Y-2))=E(X^2+XY-2X)=E(X^2)+E(XY)-2E(X)。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。它反映随机变量平均取值的大小。扩展资料：对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。参考资料来源：百度百科-方差参考资料来源：百度百科-数学期望

2023-07-05 07:30:001

指数分布的ex和dx怎么求

ex和dx是指数分布的两个参数，其定义为：ex和dx(@x）是分布函数，它们的定义域为[@－∞，＋∞），值域为，其中，x是分布参数；在实际应用中，ex和dx是用来描述统计分布的，它们与统计量的定义域和值域有关。ex是一个统计量的定义域，而dx是一个统计量的值域。在实际应用中，ex和dx的值域是不一定相同的。

2023-07-05 07:30:152

已知E(X),D(X)怎么求？

因为D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2,(这个公式很重要,一定要记住)

2023-07-05 07:30:311

给你了一个离散型随机变量X的概率发布表，又知道E（X），D（X）怎么算呀？

都知道均值了，按公式啊

2023-07-05 07:30:402

数学中求d(x)的公式是什么？

d(x)= u2206y/u2206x;

2023-07-05 07:31:082

已知E（X），E（X^2）怎么算，D（X）为何值？

望采纳

2023-07-05 07:32:272

概率论问题:若X服从参数为λ的泊松分布，则EX和DX有什么关系？求解释

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，也简称期望）是最基本的数学特征之一，它是一个实验中每个可能结果的概率乘以结果的总和。它反映了随机变量的平均值。方差与期望的相关性计算公式如下：DX＝E（X－E（X））＾2＝E｛X＾2－2XE（X）＋（E（X））＾2｝＝E（X＾2）2（E（X））＾2＋（E（X））＾2扩展资料：对于连续随机变量X，若定义域为（a，b），概率密度函数为F（X），则连续随机变量X的方差计算公式为：D（X）＝（X－）＾2f（X）dx。方篆差描述了随机变量的值与其数学期望的离散程度。（标准差和方差越大，离散程度越大）如果X值集中，D（X）的方差较小；如果X的值是分散的，那么D（X）的方差就很大。所以D（X）是对X离散程度的度量，它是对X离散程度的度量。参考资料：百度百科——数学期望参考资料：百度百科——方差

2023-07-05 07:32:451

dx=e（（x-ex）平方）这个明白吗，其实sigma（x-ex）平方乘pi就是这个然后把括号里面的开出来 dx=e(x平方-2xex+（ex）平方)，然后再开出来就是了

2023-07-05 07:33:081

离散型随机变量方差公式如何求离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E...

Dζ=（x1-Eζ)2*p1+（x2-Eζ)2*p2+…+（xn-Eζ)2*pn是定义,D(X)=E(X^2)-(EX)^2是推论.如果E(X^2)能够统一求出,D(X)=E(X^2)-(EX)^2式子用起来很方便.一般来说,如果给出的分布列的各项的概率值可以用通项表示,那么用D(X)=E(X^2)-(EX)^2如果仅仅是做数字的计算,没有什么技术含量可言,那么用定义.比如说,已知某分布X值为0,1,2,3,……,n,……,其对应的概率P(X=k)=1/(e*k!)（泊松分布),求方差时用D(X)=E(X^2)-(EX)^2如果题目中给出的分布律是X012345p1/31/61/81/121/1611/48那么肯定是用Dζ=（x1-Eζ)2*p1+（x2-Eζ)2*p2+…+（xn-Eζ)2*pn

2023-07-05 07:33:151

泊松分布的期望和方差公式及详细证明过程

泊松分布 正态分布 几何分布 指数分布 均匀分布 二项分布 卡方分布 超几何分布泊松分布的概率密度函数为： :P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!} 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率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。 观察事物平均发生m次的条件下，实际发生x次的概率P（x）可用下式表示： P（x）=（m^x/x!)*e^(-m) p ( 0 ) = e ^ (-m) 称为泊松分布。例如采用0.05J/m2紫外线照射大肠杆菌时，每个基因组（～4×106核苷酸对）平均产生3个嘧啶二体。实际上每个基因组二体的分布是服从泊松分布的，将取如下形式： P（0）＝e^(-3)＝0.05； P（1）=（3/1！）e^(-3)=0.15； P（2）=（3^2/2！）e^(-3)=0.22； P（3）=0.22； P（4）=0.17；…… P（0）是未产生二体的菌的存在概率，实际上其值的5％与采用0.05J/m2照射时的大肠杆菌uvrA-株，recA-株（除去既不能修复又不能重组修复的二重突变）的生存率是一致的。由于该菌株每个基因组有一个二体就是致死量，因此P（1），P（2）……就意味着全部死亡的概率。 在百度上搜了一下，只有这些，我们以前只学了正态分布。期望，方差就记住公式就可以了，证明的话需要一些比较深的知识，总和e有关系。求积分变换。

2023-07-05 07:33:246

D(X)代表的是随机变量的方差，它代表的是随机变量的变化的程度，方差越大表明变化越大，越不稳定，方差越小，越稳定，变化差异越小，E(X)表示随机变量的平均水平，也叫期望，而X拔表示的是一组数据的平均值，就是所有的数加起来再除以个数，它和E(X)的区别是随机变量取值是和概率有关系的，所以他的平均值再计算的时候，不能简单相加再求和，而数据的平均值不存在概率多少，就可以简单相加然后除以个数就可以了，δ的平方代表的是方差，是一组数据的方差，不是随机变量的方差，这就是它和D(X)的区别，在概率大题时候，题中一般都会告诉你用频率估计概率，用平军值估计期望，具体根据题中说明来看，在频率分布直方图中，经常让你求，平均数，中位数，这是考点，也会经常结合二项分布和正态分布来考察。

2023-07-05 07:33:451

D(X)与E(X)公式

D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。 方差的性质 1.设C为常数，则D(C)=0（常数无波动）； 2.D(cx)=C 2 D(x)（常数平方提取）； 证： D(-X)=D(X),D(-2X)=4D(X)（方差无负值） 3.当X、Y相互独立时，故第三项为零。 独立前提的逐项求和，可推广到有限项。

2023-07-05 07:34:211

概率论中D(x)和E(x)的关系是什么？

D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。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。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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。扩展资料方差的性质1、设C为常数，则D(C)=0（常数无波动）；2、D(cx)=C2D(x)（常数平方提取）；证：D(-X)=D(X),D(-2X)=4D(X)（方差无负值）3、当X、Y相互独立时，故第三项为零。

2023-07-05 07:34:291

E(x) 与 D(x) 之间 有哪些公式？？

D(X)指方差，E（x）指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)就是个体偏离期望的差，再对这个差值进行的平方，最后求这些平方的期望。具体操作是，（个体－期望），然后平方，再对这些平方值求平均值.D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2

2023-07-05 07:34:471

E(x) 与 D(x) 之间 有哪些公式?

D(X)指方差,E（x）指期望. E(X)说简单点就是平均值,具体做法是求和然后除以数量. D(X)就是个体偏离期望的差,再对这个差值进行的平方,最后求这些平方的期望.具体操作是,（个体－期望）,然后平方,再对这些平方值求平均值. D(X)=E[X-E(X)]^2 =E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2} =E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2

2023-07-05 07:34:561

D（ X）和E（ X）分别指什么？

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。它反映随机变量平均取值的大小。方差与期望相互联系的计算公式如下：D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2扩展资料：对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。参考资料：百度百科——数学期望参考资料：百度百科——方差

2023-07-05 07:35:021

概率论与数理统计，DX和EX是怎么算出来的

【概率论与数理统计】吧。

2023-07-05 07:35:353

数学期望ex方差dx公式

数学期望ex方差dx公式：D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。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。它反映随机变量平均取值的大小。

2023-07-05 07:36:241

数学期望E(x)和D(X)怎么求

数学期望为 设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX.即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差,而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差（或方差）.

2023-07-05 07:36:311

数学期望E(x)和D(X)怎么求

数学期望为设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX.即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差,而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差（或方差）.

2023-07-05 07:36:541

E(X)求方差D(X)怎么求?

数学期望为设X是一个随机变量，若E{［X-E（X）］^2}存在，则称E{［X-E（X）］^2}为X的方差，记为D（X），Var（X）或DX。即D（X）=E{［X-E（X）］^2}称为方差，而σ（X）=D（X）^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差（或方差）。期望就是一种均数，可以类似理解为加权平均数，x相应的概率就是它的权，所以ex就为各个xi×pi的和。dx就是一种方差，即是x偏差的加权平均，各个（xi-ex）的平方再乘以相应的pi之总和。dx与ex之间还有一个技巧公式需要记住，就是dx=e（x的平方）-（ex）的平方。方差的概念与计算公式例如两人的5次测验成绩如下：X： 50，100，100，60，50，平均值E(X)=72；Y：73， 70，75，72，70 平均值E(Y)=72。平均成绩相同，但X 不稳定，对平均值的偏离大。方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值，记为E(X)：直接计算公式分离散型和连续型。推导另一种计算公式得到：“方差等于各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数”。其中，分别为离散型和连续型计算公式。 称为标准差或均方差，方差描述波动程度。

2023-07-05 07:37:021

数学期望E(x)和D(X)怎么求

数学期望为设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X),Var(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差（或方差）。

2023-07-05 07:37:101

数学期望E(x)和D(X)怎么求

数学期望为 设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX.即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差,而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差（或方差）.

2023-07-05 07:37:251

D(X), E(X),分别代表什么意思?

D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。1、设C为常数，则D(C)=0（常数无波动）；2、D(cx)=C2D(x)（常数平方提取）；证：D(-X)=D(X),D(-2X)=4D(X)（方差无负值）3、当X、Y相互独立时，故第三项为零。统计学意义当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。

2023-07-05 07:37:321

数学期望E(x)和D(X)怎么求

数学期望为设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX.即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差,而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差（或方差）.

2023-07-05 07:37:481

D(X), E(X),和E(X)的区别是什么？

D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。因为X服从二项分布B(n，p)，所以E(X)=np，D(X)=npq而方差D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，因为E(X^2)=D(X)+[E(X)]^2=npq+(np)^2=np(q+np)，即E(X^2)=np(np+q)扩展资料：对于固定的n以及p，当k增加时，概率P{X=k}先是随之增加直至达到最大值，随后单调减少。可以证明，一般的二项分布也具有这一性质，且：当（n+1）p不为整数时，二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值；当（n+1）p为整数时，二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。参考资料来源：百度百科-二项分布

2023-07-05 07:37:551

指数分布的ex和dx怎么求

对于随机变量X，它的期望可以表示为EX，下面看看它的方差怎么表示： DX ＝ E（X－EX）2 ＝ E（X2－2XEX +（EX）2） ＝ EX2 － （EX）2 所以当 EX＝0时，DX ＝ EX2 当随机变量X与随机变量Y相互独立时，我们有这样的结论： EXY ＝ EX * EY DXY = EX2EY2 –(EX)2(EY)2 D(X+Y) = DX + DY + 2[E（XY)-EXEY] = DX + DY 常见的概率分布： 均匀分布：U（a,b），它们对应的数学期望和方差分别是： 数学期望：E(x)=(a+b)/2 方差：D(x)=(b-a)2/12

2023-07-05 07:38:011

已知随机变量X服从正态分布N(a，σ^2)，求E(X)和D(X)

分别是 a 和 σ^2

2023-07-05 07:38:202

二项分布D(X)= E(X)是什么意思？

D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。因为X服从二项分布B(n，p)，所以E(X)=np，D(X)=npq而方差D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，因为E(X^2)=D(X)+[E(X)]^2=npq+(np)^2=np(q+np)，即E(X^2)=np(np+q)扩展资料：对于固定的n以及p，当k增加时，概率P{X=k}先是随之增加直至达到最大值，随后单调减少。可以证明，一般的二项分布也具有这一性质，且：当（n+1）p不为整数时，二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值；当（n+1）p为整数时，二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。参考资料来源：百度百科-二项分布

2023-07-05 07:38:271

E(X)和D(X)的区别是什么？

D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。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。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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。扩展资料方差的性质1、设C为常数，则D(C)=0（常数无波动）；2、D(cx)=C2D(x)（常数平方提取）；证：D(-X)=D(X),D(-2X)=4D(X)（方差无负值）3、当X、Y相互独立时，故第三项为零。

2023-07-05 07:38:331

D(x)和E(x)分别指什么?

1、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。2、D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。3、D(X)指方差，E（x）指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)就是个体偏离期望的差，再对这个差值进行的平方，最后求这些平方的期望。4、X相应的概率就是它的权，所以Ex就为各个Xi×Pi的和。Dx就是一种方差，即是X偏差的加权平均，各个(Xi-Ex)的平方再乘以相应的Pi之总和。Dx与Ex之间还有一个技巧公式需要记住，就是Dx=E(X的平方)-(Ex)的平方。5、EX=4/3，DX=2/9，P{|X-EX|DX}=8/27。

2023-07-05 07:38:401

为什么方差的D(x)= E(x)？

当X,Y无关时，E(XY)=E(X)E(Y)，D(X)=E(X^2)-(E(X))^2，此时，E(X(X+Y-2))=E(X^2+XY-2X)=E(X^2)+E(XY)-2E(X)。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。它反映随机变量平均取值的大小。扩展资料：对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。参考资料来源：百度百科-方差参考资料来源：百度百科-数学期望

2023-07-05 07:38:471

二项分布中的D(X), E(X)是什么意思？

D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。因为X服从二项分布B(n，p)，所以E(X)=np，D(X)=npq而方差D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，因为E(X^2)=D(X)+[E(X)]^2=npq+(np)^2=np(q+np)，即E(X^2)=np(np+q)扩展资料：对于固定的n以及p，当k增加时，概率P{X=k}先是随之增加直至达到最大值，随后单调减少。可以证明，一般的二项分布也具有这一性质，且：当（n+1）p不为整数时，二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值；当（n+1）p为整数时，二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。参考资料来源：百度百科-二项分布

2023-07-05 07:39:011

方差D(X)公式

方差D(X)公式：D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2。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。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。概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性（likelihood)大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中A事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。

2023-07-05 07:39:101

对任意随机变量X，若E(X)存在，则D(E(X))等于？

E(X) 是一个常数D(E(X))=0

2023-07-05 07:40:081

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,E(X),D(X)=?求详细解答

1、具体回答如图：位置参数γ确定了一个分布函数取值范围的横坐标。γ改变时，相应的分布函数仅仅向左或向右移动而不发生其他变化。2、你好！X服从参数为λ的泊松分布时E(X)=λ，E(X^2)=λ+λ^2，由于E[(X-2)(X-3)]=E(X^2-5X+6)=E(X^2)-5E(X)+6=(λ^2)-4λ+6=2，所以可以解出λ=2。经济数学团队帮你解请及时采纳。3、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。4、假设你知道Poisson分布的期望E(X)和方差Var(X)都是λ0，那么E[(X-1)(X-2)]=E(X^2-3X+2)=E(X^2)-3E(X)+E(2)=Var(X)+[E(X)]^2-3E(X)+2=λ+λ^2-3λ+2=λ^2-2λ+2=1，所以λ=1。5、具体回答如图：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。6、你好！离散型随机变量x服从参数λ=3的泊松分布，则ex=λ=3，所以e(2x—5)=2ex-5=2*3-5=1。经济数学团队帮你解请及时采纳。

2023-07-05 07:40:211

概率论 D（X） E（X）指什么?

D（X）是随机变量X的方差, E（X）是随机变量X的数学期望,也叫期望,实际上就是X的平均值.

2023-07-05 07:40:421

离散型随机变量X的方差公式是什么？

方程D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [ E（X）]^2，其中 E（X）表示数学期望。若x1,x2,x3......xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]方差即偏离平方的均值，称为标准差或均方差，方差描述波动程度。对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。离散型：如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，这样的随机变量称为离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。

2023-07-05 07:40:491

设随机变量X的方差D(X)=1,则E(D(X))等于多少，D(E(X))等于多少，在线等，速度啊。

你首先要明白E(X)和D（X）都是一个常数，再利用相关的公式得到E(D(X))=1，D(E(X))=0

2023-07-05 07:41:041