方差公式

S^2=[(x1-x拔)^2+（x2-x拔)^2+(x3-x拔)^2+…+(xn-x拔)^2]/ns^2就是方差

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]

建议你重新看下初三课本，课本里已经有详细的定义，如果还有不清楚的，可以网上购买统计学专门的书籍来学习

　　均方差的公式为：S = ((x1-x的平均值)^2 + (x2-x的平均值)^2+(x3-x的平均值)^2+……+(xn-x的平均值)^2)/n)的算术平方根，其中xn表示第n个元素。均方差又叫做标准差，指的是离均差平方的算术平均数的算术平方根。 　　均方差的定义 　　均方差又叫做标准差或标准偏差，是离均差平方的算术平均数的算术平方根。均方差在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。 　　均方差反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：1、为非负数值，与测量资料具有相同单位。2、一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。

这个你还是看看书吧，知道了他的来源，你更容易理解它，运用它~

计算公式索引 相对数 公式（3.1） 公式（3.2） 公式（3.3） χ2检验 公式（3.4）理论频数 公式(3.5)χ2基本公式 公式(3.6)χ2自由度 ν＝（R－１）（C－１） 公式(3.7)χ2校正的基本公式 公式(3.8)四格表专用公式 公式(3.9)四格表校正公式 公式(3.10)2×k表专用公式 公式(3.11) 公式(3.12)R×C表通用公式 中位数 公式(4.1)当n为奇数时 公式(4.2)当n为偶数时 公式(4.3)频数表上计算 公式(4.4) 百分位数 公式(4.5)频数表上计算 算术均数 公式(4.6) χ＝（1/n）∑X 公式(4.7) χ＝C＋(1/n)(Xi－C) 公式(4.8) χa＝Xa-1+(1/n)(Xa－Xa-1) 公式(4.9) χ＝（1/n）∑fX 几何均数 公式(4.10) 公式(4.11) 四分位数间距 公式(4.12) Q＝P75－P25 均差 公式(4.13) 标准差 公式(4.14) 样本标准差 公式(4.15) 递推计算 公式(4.16) 直接计算 公式(4.17) 变异系数 公式(4.18) CV＝S/X×100%， X>0 正态曲线 公式(5.1) 正态曲线方程 (5.2) 正态离差 (5.3) 标准正态曲线 (5.4) 正常值范围 X±uαs 标准误 (6.1) 理论标准误 (6.2) 样本均数的标准误 (6.3) 率的标准误 (6.4) t分布 (6.5) 总体均数的估计 (6.6) 95%可信区间 X－t0.05,νSχ<μ0.05,ν Sχ (6.7) 99%可信区间 X－t0.01,ν Sχ<μ0.01,ν Sχ 总体率的估计 (6.8) 95%可信区间P-1.96Sp<π (6.9) 99%可信区间P-2.58Sp<π t检验 公式(6.5)样本均数与总体均数比较 公式(7.1) 两样本均数比较的自由度 ν=n1+n2-2 公式(7.2) 合并方差 公式(7.3) 两均数相差的标准误 公式(7.4) t检验 u检验 公式(7.5)两均数相关的标准误 u检验 公式(7.6)两样本率比较 公式(7.7) 公式(6.4) 正态性检验 公式(7.8) w检验 公式(7.9) 偏度系数 公式(7.10) 公式(7.11) 峰度系数 公式(7.12) 公式(7.13) g1的抽样误差 公式(7.14) g2的抽样误差 公式(7.15) g1的u检验 u1＝g1/Sg1 公式(7.16) g2的u检验 u2＝g2/Sg2 两方差齐性检验 公式(7.17) F＝S12/S22，S1>S2 方差分析 公式(8.1) 总离均差平方和 公式(8.2) 组间离均差平方和 公式(8.3) 组内离均差平方和 公式(8.4) 总变异自由度 ν总=N-1 公式（8.5）组间变异自由度 ν组间=k-1 公式(8.6) 组内变异自由度 ν组内=N-k 公式(8.7) F检验F=组间均方/组内均方 多个均数间两两比较 公式(8.8) 最小显著相差Dα=t,νSA－B 公式(8.9) 两均数的标准误 公式(8.10) 平均例数 i＝1,2,…,k 公式(8.11) 标准误 多个方差齐性检验 公式(8.12) 公式(8.13) 直线相关 公式(9.1) 直线相关系数 公式(9.2) 离均差积和 公式(9.3) 相关系数t检验 直线回归 公式(9.4) 直线回归方程 γ＝a＋bx 公式(9.5) 回归系数 公式(9.6) 截距 a＝γ－bχ 公式(9.7) 回归系数t检验 公式(9.8) 回归系数的标准误 公式(9.9) 标准估计误差 公式(9.10) 估计误差平方和 公式(9.11) 两回归系数相关的t检验 公式(9.12) 两回归系数相差的标准误 公式(9.13) 两回归系数的合并方差 符号检验 公式(10.1) 成对资料比较 ，ν＝1 公式(10.2) 秩号的中位数 公式(10.3) 两组符号检验 ，ν＝1 公式(10.4) 两组符号检验 ，ν＝组数－1 秩和检验 公式(10.6) 成对资料比较 公式(10.6) 两组资料求较小R＇R＇=n1(n1+n2+1)-R 公式（10.7）两组资料比较 公式(10.8) 多组完全随机设计资料的比较 公式(10.9) 多组随机单位组设计资料的比较 公式(10.10) 多组秩和的两两比较 秩相关系数 公式(10.11)Spearman秩相关系数 参照单位分析 公式(10.12) 平均R值 公式(10.13)R的标准误 公式（10.14） R的95%可信限 样本含量的估计 公式(11.1) 两个率比较所需例数 ，1－β＝0.5，α＝0.05 公式(11.2) 大样本成对资料比较均数所需例数 n＝4S2/X2，1－β＝0.5，α＝0.05 公式(11.3) 小样本成对资料比较均数所需例数 ，1－β＝0.5

　　 Excel 中经常需要用到可以计算均方差的公式，具体该如何利用公式计算均方差呢?下面是我带来的关于excel 均方差公式的用法，希望阅读过后对你有所启发! 　　excel 均方差公式的用法 　　均方差公式使用步骤1：在excel中输入一列数字，如选中B列，输入1-20共计20个数字 excel 均方差公式的用法图1 　　均方差公式使用步骤2：选择另外一个空白单元格，输入 　　=stdev.s(B1:B20),敲回车。和上面 方法 一样，其中B1:B20可以用鼠标选中需要计算的单元格 　　stdev.s是计算标准差的函数 excel 均方差公式的用法图2 excel 均方差公式的用法图3 　　excel2003加载方差分析功能的步骤 　　选择“工具”，找到“加载宏”。 excel2003加载方差分析功能的步骤图1 　　会出现下面的活动框。 excel2003加载方差分析功能的步骤图2 　　选择“分析工具库-VBA函数”。确定后安装一下即可。 excel2003加载方差分析功能的步骤图3 　　再次选择“工具”时，出现了方差分析。 excel2003加载方差分析功能的步骤图4

在均方差的公式中，样本通常指的是一组观测值或数据点，用来代表总体的特征。均方差是一种衡量数据分散程度的统计量，它表示观测值与其平均值之间的差异或偏离程度。均方差的计算公式如下：均方差=Σ((观测值-平均值)^2)/样本数量。在这个公式中，观测值代表每个数据点，平均值代表这组观测值的算术平均值，样本数量表示这组观测值的数量。通过计算观测值与平均值之间的差异的平方，并对所有观测值进行求和，再除以样本数量，就可以得到均方差。均方差的值越大，表示观测值之间的差异越大，数据的分散程度也就越大。而均方差的值越小，则表示观测值之间的差异越小，数据的分散程度也就越小。需要注意的是，在计算均方差时，一般是使用样本而非总体的数据来进行估计。样本是从总体中抽取的一部分数据，通过对样本数据的分析来推断总体的特征。因此，在均方差公式中，样本数量代表的是样本的大小，而非总体的大小。

见图片

　　学如逆海行舟，不进则退，小伙伴不要三天打鱼两天晒网的学习，这样是很难把知识掌握好的，下面由我为你精心准备了“均方差的公式是什么？均方差的意义”，持续关注本站将可以持续获取更多的考试资讯！ 　　均方差的公式 　　均方差的公式为：S=（（x1-x的平均值）^2+（x2-x的平均值）^2+（x3-x的平均值）^2+……+（xn-x的平均值）^2）/n）的算术平方根，其中xn表示第n个元素。均方差又叫做标准差，指的是离均差平方的算术平均数的算术平方根。 　　均方差的意义 　　 标准差也称均方差 ，是总体所有各单位标志值与其算术平均数离差平方的算术平均数的正平方根。它的涵义与平均差基本相同，也表示各标志值对算术平均数的平均距离，所不同的只是在数学处理上有所区别。平均差是用绝对值消除各标志值与算术平均数离差的正负问题，而标准差是用平方的方法消除各标志值与平均离差的正负值。计算结果标准差稍大于平均差，这对于进行抽样估计、提高保证程度具有一定意义，并且在数学上标准差的计算过程比平均差简便，具有优良的数学性质。因此，标准差的应用较为广泛。 　　标准差和方差的区别： 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；标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根等。 　　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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

　　协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。下面是我给大家带来的2017广东高一数学协方差公式，希望对你有帮助。 　　高一数学协方差公式 　　两个不同参数之间的方差就是协方差 若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。 　　定义 　　E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差，记作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。 　　协方差与方差之间有如下关系： 　　D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y) 　　D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X，Y) 　　协方差与期望值有如下关系： 　　COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。 　　协方差的性质： 　　(1)COV(X，Y)=COV(Y，X); 　　(2)COV(aX，bY)=abCOV(X，Y)，(a，b是常数); 　　(3)COV(X1+X2，Y)=COV(X1，Y)+COV(X2，Y)。 　　由协方差定义，可以看出COV(X，X)=D(X)，COV(Y，Y)=D(Y)。 　　协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念： 　　定义 　　u03c1XY=COV(X，Y)/u221aD(X)u221aD(Y)，称为随机变量X和Y的相关系数。 　　定义 　　若u03c1XY=0，则称X与Y不相关。 　　即u03c1XY=0的充分必要条件是COV(X，Y)=0，亦即不相关和协方差为零是等价的。 　　定理 　　设u03c1XY是随机变量X和Y的相关系数，则有 　　(1)∣u03c1XY∣u22641; 　　(2)∣u03c1XY∣=1充分必要条件为P{Y=aX+b}=1，(a，b为常数，au22600) 　　定义 　　设X和Y是随机变量，若E(X^k)，k=1，2，...存在，则称它为X的k阶原点矩，简称k阶矩。 　　若E{[X-E(X)]^k}，k=1，2，...存在，则称它为X的k阶中心矩。 　　若E(X^kY^l)，k、l=1，2，...存在，则称它为X和Y的k+l阶混合原点矩。 　　若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l}，k、l=1，2，...存在，则称它为X和Y的k+l阶混合中心矩。 　　显然，X的数学期望E(X)是X的一阶原点矩，方差D(X)是X的二阶中心矩，协方差COV(X，Y)是X和Y的二阶混合中心矩。

COV（X，Y）=E{[X-E（X)][Y-E（Y）]}=E(XY)-E(X)E(Y)-E(Y)E(X)+E(X)E(Y)=E（XY）-EXEY不懂追问，望你采纳

1、cov(x,y)=EXY－EX*EY。 2、协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。 3、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 4、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。

1、cov(x,y)=EXY－EX*EY。 2、协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。 3、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 4、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。

cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY举例：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02　Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02　　此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93X,Y的相关系数：r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979　表明这组数据X,Y之间相关性很好。扩展资料协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为：从直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。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0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。参考资料：百度百科协方差

你好，请采纳！cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论举例：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93X,Y的相关系数：r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979表明这组数据X,Y之间相关性很好!

协方差的性质（1）COV(X,Y)=COV(Y,X)； （2）COV(aX,bY)=abCOV(X,Y),（a,b是常数）； （3）COV(X1+X2,Y)=COV(X1,Y)+COV(X2,Y).由性质（3）展开cov(x-2y,2x+3y)=cov(x-2y,2x)+cov（x-2y,3y)=cov(x,2x)-cov(2y,2x)+cov...

D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y) ，其中Cov(X,Y) 为X,Y的协方差。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。扩展资料如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。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0，二者并不一定是统计独立的。

你好！D(A+B)=D(A)+D(B)+2*COV(A,B).p=COV(A,B)/［√D(A)*√D(B)］得COV(A,B)=0.4/30。由此求出D(A+B)D(A-B)同理

你是自考的吧,我也在找E(XY)怎么算的啊~!!!

协方差公式Sxy=cov(X,Y)=E[(x-E(X))(y-E(Y))]均方根误差是预测值与真实值偏差的平方与观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。标准误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。这正是标准误差在工程测量中广泛被采用的原因。因此，标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，它们的研究对象和研究目的不同，但是计算过程类似。

标准差公式是：s=sqrt(s^2)。方差公式是：s^2=/n。标准差公式和方差公式是数学统计学中的重要公式。是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量，标准差是方差的算术平方根，标准差能反映一个数据集的离散程度。简介简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

数学期望和方差公式有：DX=E(X)^2-(EX)^2；EX=1/P，DX=p^2/q；EX=np，DX=np(1-p)等等。对于2项分布(例子：在n次试验中有K次成功，每次成功概率为P，其分布列求数学期望和方差)有EX=np，DX=np(1-p)。n为试验次数 p为成功的概率。对于几何分布(每次试验成功概率为P，一直试验到成功为止)有EX=1/P，DX=p^2/q。还有任何分布列都通用的。DX=E(X)^2-(EX)^2。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（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。高中数学期望与方差公式应用：1）随机炒股。随机炒股也就是闭着眼睛在股市中挑一只股票，并且假设止损和止盈线都为10%，因为是随机选股，那么胜率=败率，由于印花税、佣金和手续费的存在，胜率=败率<50%，最后的数学期望一定为负，可见随机炒股，长期的后果，必输无疑。2）趋势炒股。趋势炒股是建立在惯性理论上的，胜率跟经验有很大关系，基本上平均胜率可以假定为60%，则败率为40%，一般趋势投资者本着赚点就跑，亏了套死不卖的原则，如涨10%止盈，跌50%止损，数学期望为EP=60%*10%-40%*50%=-0.14，必输无疑。

方差公式：S^2=〈(M－x1)^2+(M－x2)^2+(M－x3)^2+…+(M－xn)^2〉╱n平均数：M=(x1+x2+x3+…+xn)/n （n表示这组数据个数，x1、x2、x3……xn表示这组数据具体数值）。期望的公式：E=X1*P1+X2*P2+X3*P3+.+Xn*Pn扩展资料需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。

请逆用平方差公式进行计算1-2^2+3^2-4^2+5^2-6^2+7^2-8^2+…+101^2大神们帮帮忙 1+(3^2-2^2)+(5^2-4^2)+(7^2-6^2)+……(101^2-100^2) =1+2+3+4……+101 =（1+101）×101÷2 =5151 用平方差公式进行计算。（1）701*699 （2）99*101 701*699 =(700+1)(700-1) =700^2-1^2 =490000-1 =489999 99*101 =(100-1)(100+1) =100^2-1^2 =10000-1 =9999 利用平方差公式计算:3(2^2+1)*(2^4+1)*(2^8+1)-2^16 3(2^2+1)*(2^4+1)*(2^8+1)-2^16 =(2^2-1)(2^2+1)(2^4+1)(2^8+1)-2^(16) =(2^4-1)（2^4+1）(2^8+1)-2^16 =(2^8-1)(2^8+2)-2^16 =2^16-1-2^16 =-1 请利用平方差公式计算100^2-99^2+98^2-97^2+…+2^2-1^2 100^2-99^2=(100-99)乘(100+99)=100+99。以此类推，可得原算式＝100+99+98+…+2+1=(1+100)乘100除以2＝5050，谢谢。 利用平方差公式计算: (2+1)(2^2+1)(2^4+1)(2^8+1)+1 题目已经提示了呀：“利用平方差公式” 平方差公式是“(a-b)*(a+b)=a^2-b^2”对吧？但是观察题目里的式子，显然少了(a-b)这一项（因为题目里都是加号的项，却唯独没有减号项），因此，我们便来人为地添上一个减号——分子分母同乘(2-1)： 原式=(2-1)*[(2+1)*(2^2+1)*(2^4+1)*(2^8+1)+1]/(2-1) =[(2-1)*(2+1)*(2^2+1)*(2^4+1)*(2^8+1)+(2-1)*1]/1 =(2^2-1)*(2^2+1)*(2^4+1)*(2^8+1)+1 =(2^4-1)*(2^4+1)*(2^8+1)+1 =(2^8-1)*(2^8+1)+1 =2^16-1+1 =65536 注： 看到这个解法，可能你会问，我是怎么“突然”想到乘一项再除一项(2-1)，从而导致后面的“连锁反应”的？其实嘛，这题的解法看似微妙，但思路还是有迹可寻的，并非是“一下子”想到的。前面开始这段看上去比较“罗嗦”的话，其实就是一步步循序渐进的解题思路了。 用平方差公式计算25×101^2－99^2×25 原式=25*（101+99）（101-99）=10000 利用平方差公式计算:(2+1)(2^2+1)(2^4+1)(2^8+1)+.+(2^2n +1) (2+1)(2^2+1)……(2^2n+1) =(2-1)(2+1)(2^2+1)……(2^2n+1)/(2-1) =(2^2-1)(2^2+1)……(2^2n+1)/1 =(2^4-1)(2^4+1)……(2^2n+1) =…… =2^4n-1 (3m-2n)(-2n-3m)怎样用平方差公式进行计算？ （-2n）^2-(3m)^2 平方差公式是看符号，不变的项的平方减去改变的项的平方 利用平方差公式进行计算：402 2/3*39 1/3 40又2/3*39又 1/3 =（40+2/3）×（40-2/3） =40×40-2/3×2/3 =1600-4/9 =1599又5/9

计算公式如下：1、方差公式：2、标准方差公式（1)：3、标准方差公式（2)：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。方差的概念：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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。

配方法的步骤一般不需要用平方差公式。配方法过程　　1.转化： 将此一元二次方程化为ax^2+bx+c=0的形式(即一元二次方程的一般形式）化为一般形式　　2.移项： 常数项移到等式右边　　3.系数化1： 二次项系数化为1　　4.配方： 等号左右两边同时加上一次项系数一半的平方　　5.求解： 用直接开平方法求解 整理 （即可得到原方程的根）　　代数式表示方法:注(^2是平方的意思.)　　ax^2+bx+c=a(x+b/2a)^2+（4ac-b^2）/4a=a[(x+m)^2-n^2]=a(x+m+n)*(x+m-n)　　例:解方程2x^2+4=6x　　1. 2x^2-6x+4=0　　2. x^2-3x+2=0　　3. x^2-3x=-2　　4. x^2-3x+2.25=0.25 （+2.25：加上3一半的平方，同时-2也要加上3一半的平方让等式两边相等）　　5. (x-1.5)^2=0.25 （a^2+2b+1=0 即 （a+1）^2=0）　　6. x-1.5=±0.5　　7. x1=2　　x2=1 （一元二次方程通常有两个解，X1 X2）

一．方差的概念与计算公式　　例1两人的5次测验成绩如下：　　x：50，100，100，60，50e(x)=72；　　y：73，70，75，72，70e(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d(x)：　　直接计算公式分离散型和连续型，具体为：　　这里是一个数。推导另一种计算公式　　得到：“方差等于平方的均值减去均值的平方”，即　　，　　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。　　二．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：　　特别地d(-x)=d(x),d(-2x)=4d(x)（方差无负值）　　3．若x、y相互独立，则　　证：记　　则　　前面两项恰为d(x)和d(y)，第三项展开后为　　当x、y相互独立时，　　，　　故第三项为零。　　特别地　　独立前提的逐项求和，可推广到有限项。　　三．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）　　~　　正态分布的后一参数反映它与均值的偏离程度，即波动程度（随机波动），这与图形的特征是相符的。　　例2求上节例2的方差。　　解根据上节例2给出的分布律，计算得到　　工人乙废品数少，波动也小，稳定性好。

import numpy as npx = np.random.poisson(lam=12, size=30) #lam就是均值和方差λ啦，size是产生多少个随机数print(x)

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。

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。

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

乘法分配律两个数相加再乘另一个数,等于把这个数分别同两个加数相乘,再把两个积相加,结果不变。 a+b）x c=axc+bxc 乘法结合律 axc+bxc =a+b）x c如：25×37+25×3 =25×(37+3) =25×40 =1000 平方差公式 a^2 - b^2 =(a+b)(a-b)

一．方差的概念与计算公式 　　例1 两人的5次测验成绩如下： 　　X： 50，100，100，60，50 E(X )=72； 　　Y： 73， 70， 75，72，70 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D(X )： 　　直接计算公式分离散型和连续型，具体为： 　　这里 是一个数。推导另一种计算公式 　　得到：“方差等于平方的均值减去均值的平方”，即 　　， 　　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。 　　二．方差的性质 　　1．设C为常数，则D(C) = 0（常数无波动）； 　　2． D(CX )=C2 D(X ) （常数平方提取）； 　　证： 　　特别地 D(-X ) = D(X ), D(-2X ) = 4D(X )（方差无负值） 　　3．若X 、Y 相互独立，则 　　证：记 　　则 　　前面两项恰为 D(X )和D(Y )，第三项展开后为 　　当X、Y 相互独立时， 　　， 　　故第三项为零。 　　特别地 　　独立前提的逐项求和，可推广到有限项。 　　三．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） 　　~ 　　正态分布的后一参数反映它与均值 的偏离程度，即波动程度（随机波动），这与图形的特征是相符的。 　　例2 求上节例2的方差。 　　解 根据上节例2给出的分布律，计算得到 　　工人乙废品数少，波动也小，稳定性好。

统计学中方差计算公式：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)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差或均方差。由方差的定义可以得到以下常用计算公式：D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2S^2=[(x1-x拔)2+（x2-x拔)^2+(x3-x拔)^2+…+(xn-x拔)^2]/n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，C为常数，X为随机变量）；证：特别地 D(-X ) = D(X ), D(-2X ) = 4D(X )（方差无负值）3、若X 、Y 相互独立，则证：记则前面两项恰为 D(X)和D(Y)，第三项展开后为当X、Y 相互独立时，故第三项为零。

1、方差公式：S^2=〈(M-x1)^2+(M-x2)^2+(M-x3)^2+…+(M-xn)^2〉╱n。 2、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。

乘法分配律 两个数相加再乘另一个数,等于把这个数分别同两个加数相乘,再把两个积相加,结果不变. a+b）x c=axc+bxc 乘法结合律 axc+bxc =a+b）x c 如：25×37+25×3 =25×(37+3) =25×40 =1000 平方差公式 a^2 - b^2 =(a+b)(a-b)

在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式：有关协方差公式:标准差公式:

高中的方差公式是：s^2=1/n[（x1-m）^2+（x2-m）^2+…+（xn-m）^2]，式中，设x1，x2，x3……xn的平均数为m。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。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。标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。

楼主，那个平均数x0(那个符号打不出来)，与i是无关的，所以∑(x0)^2=n(x0)^2那么s^2=(1/(n-1))[∑(xi)^2-2n(x0)^2+n(x0)^2]=(1/(n-1)) {[∑(xi)^2]-n(x0)^2}

高中的方差公式是：s^2=1/n[（x1-m）^2+（x2-m）^2+…+（xn-m）^2]，式中，设x1，x2，x3……xn的平均数为m。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。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。标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。

1、样本方差公式：E(S^2)=DX。 2、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，就叫做样本方差。 3、样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。 4、在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。

今年新学了统计分析，这是我根据课本的卡方分布定义推导出来的，很有成就感！

样本方差公式是：S^2=[（m-x1）^2+（m-x2）^2+……+（m-xn）^2]/n。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，就叫做样本方差。在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。

1、样本方差公式：E(S^2)=DX。 2、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，就叫做样本方差。 3、样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。 4、在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。

　　1、样本方差公式：E(S^2)=DX。 　　2、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，就叫做样本方差。 　　3、样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。 　　4、在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。

1、样本方差公式：E(S^2)=DX。 2、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，就叫做样本方差。 3、样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。 4、在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。

这是因为你用的是样本，所以除以n-1。如果是总体的方差，那就是除以n。

Σ(Xi-X拔)^2=Σ(Xi)^2+(X拔)^2-2XiX拔=Σ(Xi)^2+Σ(X拔)^2-Σ2XiX拔注意到X拔与n无关(故可提到求和号外)且ΣXi=nX拔,故得:=Σ(Xi)^2+n(X拔)^2-2X拔ΣXi=Σ(Xi)^2+n(X拔)^2-2n(X拔)^2=Σ(Xi)^2-n(X拔)^2

比如说总体是班上有N个学生，N0个男生，总体比例π=N0/N,抽取的样本量为n，求样本比例的期望和均值。 解：不妨设X=样本中抽到的男生数，由于抽到的人要不是男生，要不是女生，所以可以看成一个二项分布，故X~B（n,π），令P为样本比例，则P=X/n E(P)=E(X/n)=nπ/n=π D(P)=D(X/n)=DX/n^2=nπ（1-π）/n^2=π（1-π）/n

样本方差公式：s^2=1/n[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]极差=最大值-最小值平方差公式：a^2-b^2=(a+b)(a-b)

数值A1乘数值B1加数值A2乘以数值B2除以B1和B2的总和。加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数，平均数的大小不仅取决干总体中各单位的标志值的大小，而且取决于各标志值出现的次数，由于各标志值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用，因此叫做权数。

离散型随机变量的方差： D（X）= E {[X - E（X）] ^ 2} ......... （1） = E（X ^ 2） - （EX）^ 2的......... （2）（1）型变异偏差符号，LZ不知道，还记得（2），（2）：方差= X ^ 2的期望 - X的期望，方好内存，如果业主有任何问题，欢迎继续追问O（∩_∩）O??

若数学期望已知,设为μ,则s^2= (Σ（xi -μ)^2)/n 若期望未知,则,x0=（Σxi）/n, s^2=（Σ（xi-x0）^2）/（n-1）,这是σ^2的无偏估计. 而 s^2=（（Σxi-x0）^2）/n,这是σ^2的有偏估计. 回答完毕.

设总体x~u[a,b]，样本均值的期望和方差如下：扩展资料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。离散型随机变量的一切可能的取值乘积之和称为该离散型随机变量的数学期望 (若该求和绝对收敛），它是简单算术平均的一种推广，类似加权平均。

超几何分布的期望和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。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]。离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围（取值）确定。变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数，因而k是离散型随机变量。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。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是［0,15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等，因而称这随机变量是连续型随机变量。

1、cov(x,y)=EXY－EX*EY。2、协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。3、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。4、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。更多关于协方差公式,什么是协方差，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/9a369a1615839195.html?zd查看更多内容

协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EYEX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论。扩展资料如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。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0，二者并不一定是统计独立的。

1、cov(x,y)=EXY－EX*EY。2、协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。3、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。4、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。更多关于协方差公式,什么是协方差，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/9a369a1615839195.html?zd查看更多内容

这个主要还是要先求出系数的方差协方差矩阵。具体做法。独立变量矩阵X=【x1 x2】,e是残差向量。所以系数的方差协方差矩阵A=σ^2*(X"X)^(-1)σ^2是扰动项的方差的不偏推定值=e"e/(n-2);这样就可以算出来A假设A= a1 a2 a3 a4b1,b2的方差分别是对角线的成分。也就是Var（b1）=a1;Var（b1）=a4

P（X/Y<0）=0.5本题使用正态分布与独立性分析：（x，y）~N（0，0，1，1，0）说明X~N(0,1),Y~N(0,1)且X与Y独立X/Y<0，即X与Y反号所以 P（X/Y<0）=P(X>0,Y<0)+P(X<0,Y>0)=P(X>0)P(Y<0)+P(X<0)P(Y>0)=0.5×0.5+0.5×0.5=0.5二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。扩展资料：在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。在实际问题中通常用它来表征多个独立操作的随机试验结果或多种有独立来源的随机因素的概率特性，因此它对于概率统计的应用是十分重要的。参考资料来源：百度百科——二维随机变量

向量的 完全平方公式(a + b)² = (a + b)•(a + b) = a•a + a•b + b•a + b•b = a² + 2a•b + b²向量的 平方差公式(a + b)•(a - b) = a•a - a•b + b•a - b•b = a² - a•b + a•b - b² = a² - b²

1、超几何分布的期望和方差公式推导。 2、二项分布和超几何分布的期望和方差公式。 3、超几何分布的期望和方差公式高中。 4、超几何分布的期望和方差公式可以直接用吗。1.超几何分布的期望和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。 2.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]。 3.超几何分布是统计学上一种离散概率分布。 4.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）。 5.称为超几何分布，是因为其形式和“超几何函数”的级数展式的系数有关。

1、超几何分布的期望和方差公式推导。 2、二项分布和超几何分布的期望和方差公式。 3、超几何分布的期望和方差公式高中。 4、超几何分布的期望和方差公式可以直接用吗。1.超几何分布的期望和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。 2.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]。 3.超几何分布是统计学上一种离散概率分布。 4.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）。 5.称为超几何分布，是因为其形式和“超几何函数”的级数展式的系数有关。

1、超几何分布的期望和方差公式推导。 2、二项分布和超几何分布的期望和方差公式。 3、超几何分布的期望和方差公式高中。 4、超几何分布的期望和方差公式可以直接用吗。1.超几何分布的期望和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。 2.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]。 3.超几何分布是统计学上一种离散概率分布。 4.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）。 5.称为超几何分布，是因为其形式和“超几何函数”的级数展式的系数有关。

超几何分布的期望和方差是EX=nM/N，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”的级数展式的系数有关，超几何分布中的参数是M，N，n，上述超几何分布记作X-H(n，M，N)。扩展资料：称随机变量X服从超几何分布（hypergeometric distribution）。需要注意的是：（1）超几何分布的模型是不放回抽样。（2）超几何分布中的参数是M,N,n，上述超几何分布记作X~H(n,M,N)。

公式：q=Cm(t0－t)。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”的级数展式的系数有关。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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。超几何分布的特点：超几何分布的模型是不放回抽样；超几何分布中的参数是M，N，n，记作X~H(N，n，M)。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数(不归还)。在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所得次品数X=k，则P(X=k)=C(M，k)·C(N-M,n-k)/C(N,n)，C(a b)为古典概型的组合形式，a为下限，b为上限，此时我们称随机变量X服从超几何分布。

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 D（X）=np（1-p）* （N-n）/（N-1）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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

1、超几何分布的期望和方差公式推导。 2、二项分布和超几何分布的期望和方差公式。 3、超几何分布的期望和方差公式高中。 4、超几何分布的期望和方差公式可以直接用吗。1.超几何分布的期望和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。 2.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]。 3.超几何分布是统计学上一种离散概率分布。 4.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）。 5.称为超几何分布，是因为其形式和“超几何函数”的级数展式的系数有关。

　　超几何分布的期望和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。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”的级数展式的系数有关。

1、超几何分布的期望和方差公式推导。 2、二项分布和超几何分布的期望和方差公式。 3、超几何分布的期望和方差公式高中。 4、超几何分布的期望和方差公式可以直接用吗。1.超几何分布的期望和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。 2.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]。 3.超几何分布是统计学上一种离散概率分布。 4.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）。 5.称为超几何分布，是因为其形式和“超几何函数”的级数展式的系数有关。

超几何分布的期望和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。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”的级数展式的系数有关。超几何分布的特点超几何分布的特点是：超几何分布的模型是不放回抽样；超几何分布中的参数是M，N，n，记作X~H(N，n，M)。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数(不归还)。在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所得次品数X=k，则P(X=k)=C(M，k)·C(N-M,n-k)/C(N,n)，C(a b)为古典概型的组合形式，a为下限，b为上限，此时我们称随机变量X服从超几何分布。

超几何分布的均值和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。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”的级数展式的系数有关。相关定义：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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

超几何分布的均值和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。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”的级数展式的系数有关。相关定义：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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

超几何分布期望值的简单公式法，E(X)=(n*M)/N，［其中x是指定样品数，n为样品容量，M为指定样品总数，N为总体中的个体总数］，可以直接求出均值。方差有两种算法：V(X)=(X1-a)^2*P1+(x2-a)^2*P2+...+(Xn-a)*Pn。另一种是V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2。超几何分布简介：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”的级数展式的系数有关。超几何分布中的参数是M,N,n，上述超几何分布记作X~H(n,M,N)。以上内容参考：百度百科-超几何分布

几何分布的期望是1/p，方差公式推导为s^2=[（x1-x）^2+（x2-x）^2+......（xn-x）^2]/（n），其中x为平均数。相关介绍：几何分布（Geometric distribution）是离散型概率分布。其中一种定义为：在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的几率。详细地说，是：前k-1次皆失败，第k次成功的概率。几何分布是帕斯卡分布当r=1时的特例。在伯努利试验中，成功的概率为p，若ξ表示出现首次成功时的试验次数，则ξ是离散型随机变量，它只取正整数，且有P(ξ=k)=(1-p)的(k-1)次方乘以p (k=1，2，…，0<p<1)，此时称随机变量ξ服从几何分布。它的期望为1/p，方差为(1-p)/(p的平方)。求几何分布的期望公式：Eε=1/p。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（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。

Dξ=∑(ξ－Eξ)^2*Pξ =∑(ξ^2＋Eξ^2－2*ξ*Eξ)*Pξ =∑(ξ^2*Pξ＋Eξ^2*Pξ－2*Pξ*ξ*Eξ) =∑ξ^2*Pξ＋Eξ^2*∑Pξ－2*Eξ*∑Pξ*ξ因为∑Pξ=1而且Eξ=∑ξ*Pξ所以Dξ=∑ξ^2*Pξ－Eξ^2而∑ξ^2*Pξ，表示E(ξ^2)所以Dξ =E(ξ^2)－Eξ^2 下面计算几何分布的学期望，Eξ=∑{ξ=1，∞}ξ*(1-p)^(ξ-1)*pEξ=p＋∑{ξ=2，∞}ξ*(1-p)^(ξ-1)*p ①当然(1-p)*Eξ=∑{ξ=1，∞}ξ*(1-p)^ξ*p(1-p)*Eξ=∑{ξ=2，∞}(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1)*p ②①－②得p*Eξ=p＋∑{ξ=2，∞}(1-p)^(ξ-1)*p所以Eξ=1＋∑{ξ=2，∞}(1-p)^(ξ-1) =∑{ξ=1，∞}(1-p)^(ξ-1) =lim{x→∞}[1－(1-p)^x]/p =1/p 若要计算方差，可以根据公式Dξ =E(ξ^2)－Eξ^2计算， 其中E(ξ^2)的计算过程如下：E(ξ^2)=∑{ξ=1，∞}ξ^2*(1-p)^(ξ-1)*pE(ξ^2)－Eξ=∑{ξ=1，∞}ξ^2*(1-p)^(ξ-1)*p －∑{ξ=1，∞}ξ*(1-p)^(ξ-1)*pE(ξ^2)－Eξ=∑{ξ=1，∞}ξ*(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1)*pE(ξ^2)=1/p＋∑{ξ=1，∞}ξ*(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1)*p ①(1-p)*E(ξ^2)=(1-p)/p＋∑{ξ=1，∞}ξ*(ξ-1)*(1-p)^ξ*p(1-p)*E(ξ^2)=(1-p)/p＋∑{ξ=2，∞}(ξ-1)*(ξ-2)*(1-p)^(ξ-1)*p ②由①得E(ξ^2)=1/p＋∑{ξ=2，∞}ξ*(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1)*p ③③－②得p*E(ξ^2)=1＋∑{ξ=2，∞}2*(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1)*p E(ξ^2)=1/p＋∑{ξ=2，∞}2*(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1) ④(1-p)*E(ξ^2)=(1-p)/p＋2*∑{ξ=2，∞}(ξ-1)*(1-p)^ξ(1-p)*E(ξ^2)=(1-p)/p＋2*∑{ξ=3，∞}(ξ-2)*(1-p)^(ξ-1) ⑤由④得E(ξ^2)=1/p＋2*(1-p)＋2*∑{ξ=3，∞}(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1) ⑥ ⑥－⑤得.p*E(ξ^2)=1＋2*(1-p)＋2*∑{ξ=3，∞}(1-p)^(ξ-1).p*E(ξ^2)=1＋2*(1-p)＋2*lim{x→∞}(1-p)^2*[1-(1-p)^x]/p.p*E(ξ^2)=1＋2*(1-p)＋2*(1-p)^2/p.E(ξ^2)=1/p＋2*(1-p)/p＋2*(1-p)^2/p/p =1/p＋2*(1-p)/p/p =(2-p)/p/p 若求方差，根据公式Dξ =E(ξ^2)－Eξ^2得，.Dξ =(2-p)/p/p－1/p/p =(1-p)/p^2

几何分布的期望和方差公式分别是E(n)等于1/p、E(m)等于(1-p)/p，几何分布是离散型概率分布。其中一种定义为：在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的机率。详细地说，是：前k-1次皆失败，第k次成功的概率。几何分布是帕斯卡分布当r=1时的特例。数学期望，在概率论和统计学中是指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。

几何分布的期望和方差公式分别是E(n)等于1/p、E(m)等于(1-p)/p，几何分布是离散型概率分布。其中一种定义为：在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的机率。详细地说，是：前k-1次皆失败，第k次成功的概率。几何分布是帕斯卡分布当r=1时的特例。数学期望，在概率论和统计学中是指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。