数学期望怎么求？

E(3x^2+2)=3 E(x^2)+2在概率论和统计学中，数学期望（或均值）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。（1）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。（2）连续型若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分，则称X为连续型随机变量，f(x)称为X的概率密度函数（分布密度函数）。扩展资料：应用在统计学中，当估算一个变量的期望值时，一个经常用到的方法是重复测量此变量的值，然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。在概率分布中，期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。在经典力学中，物体重心的算法与期望值的算法十分近似。期望值也可以通过方差计算公式来计算方差。参考资料：百度百科-期望值

NerveM 2023-07-10 08:49:561

数学期望的性质有哪些？

数学期望的性质：1、设X是随机变量，C是常数，则E（CX）=CE（X）。2、设X，Y是任意两个随机变量，则有E（X+Y）=E（X）+E（Y）。3、设X，Y是相互独立的随机变量，则有E（XY）=E（X）E（Y）。4、设C为常数，则E（C）=C。扩展资料：期望的应用1、在统计学中，想要估算变量的期望值时，用到的方法是重复测量此变量的值，然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。2、在概率分布中，数学期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。3、在古典力学中，物体重心的算法与期望值的算法近似，期望值也可以通过方差计算公式来计算方差：4、实际生活中，赌博是数学期望值的一种常见应用。参考资料来源：百度百科-数学期望

苏萦2023-07-10 08:49:561

数学期望怎样计算？

数学期望（或期望值）是在统计意义下随机变量的一种数学术语，表示在多次随机试验中，每次试验的结果所带来的期望结果的总和。对于一个森肢离散的卜链随机变量X，它的期望值（也称为数学期望）可以表示为：E(X)=∑xP(X=x)其中x是随机变量X的取值，P(X=x)是随机变量X取值为x的概率。对于一个连续的随机变量X，它的期望值可以表示为：E(X)=∫xf(x)dx其中f(x)是随机变量X的概率密度函数。期望值是随机变量的一个此弊世有用的数学特征，在统计意义下表示随机变量的中心位置。它是随机变量的平均值，但并不是所有的随机变量都有期望值，因为期望值只有在满足一定条件时才存在。《sport.curedpl.cn/article/810476.html》《sport.lhgtec.cn/article/561847.html》《sport.usa618.cn/article/468037.html》《sport.hnboge.cn/article/504639.html》《sport.lchzggc.cn/article/296708.html》《sport.kecreate.cn/article/094832.html》

大鱼炖火锅2023-07-10 08:49:562

数学期望是什么嘛意思

1、数学期望（mean）是最基本的数学特征之一，运用于概率论和统计学中，它是每个可能结果的概率乘以其结果的总和。它反映了随机变量的平均值。2、需要注意的是，期望并不一定等同于常识中的“期望”——“期望”未必等于每一个结果。期望值是变量输出值的平均值。期望不一定包含在变量的输出值集合中。3、大数定律规定，当重复次数接近无穷大时，数值的算术平均值几乎肯定会收敛到期望值。

大鱼炖火锅2023-07-10 08:49:551

数学期望是什么

离散型 　　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（设级数绝对收敛）,记为E（x）.随机变量最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.又称期望或均值.如果随机变量只取得有限个值,称之为离散型随机变量的数学期望.它是简单算术平均的一种推广,类似加权平均.例如某城市有10万个家庭,没有孩子的家庭有1000个,有一个孩子的家庭有9万个,有两个孩子的家庭有6000个,有3个孩子的家庭有3000个,则此城市中任一个家庭中孩子的数目是一个随机变量,记为X,它可取值0,1,2,3,其中取0的概率为0.01,取1的概率为0.9,取2的概率为0.06,取3的概率为0.03,它的数学期望为0×0.01+1×0.9+2×0.06+3×0.03等于1.11,即此城市一个家庭平均有小孩1.11个,用数学式子表示为：E(X)=1.11. 连续型 　　若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分,则称X为连续性随机变量,f(x)称为X的概率密度函数（分布密度函数）.　　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.　　离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围（或说成取值的形式）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,　　比如,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√20,　　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, 随机变量的数学期望值 　　在概率论 数学期望 和统计学中,一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、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.换句话说,期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值.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.（换句话说,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.） 单独数据的数学期望值 　　对于数学期望的定义是这样的.数学期望 　　E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) 　　X1,X2,X3,……,Xn为这几个数据,p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)为这几个数据的概率函数.在随机出现的几个数据中p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)概率函数就理解为数据X1,X2,X3,……,Xn出现的频率f(Xi).则：　　E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) = X1*f1(X1) + X2*f2(X2) + …… + Xn*fn(Xn) 　　很 北京大学数学教学系列丛书 容易证明E(X)对于这几个数据来说就是他们的算术平均值.　　我们举个例子,比如说有这么几个数：　　1,1,2,5,2,6,5,8,9,4,8,1 　　1出现的次数为3次,占所有数据出现次数的3/12,这个3/12就是1所对应的频率.同理,可以计算出f(2) = 2/12,f(5) = 2/12 ,f(6) = 1/12 ,f(8) = 2/12 ,f(9) = 1/12 ,f(4) = 1/12 根据数学期望的定义：　　E(X) = 1*f(1) + 2*f(2) + 5*f(5) + 6*f(6) + 8*f(8) + 9*f(9) + 4*f(4) = 13/3 　　所以 E(X) = 13/3,　　现在算这些数的算术平均值：　　Xa = (1+1+2+5+2+6+5+8+9+4+8+1)/12 = 13/3 　　所以E(X) = Xa = 13/3

凡尘2023-07-10 08:49:551

数学期望的定义是什么？

若X是离散型的，则E(X^2)=∑((xi)^2)pi。若X是连续型的，则E(X^2)=(x^2)f(x)在-∞到+∞的定积分。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。扩展资料：设随机事件A在n次重复试验中发生的次数为nA，若当试验次数n很大时，频率nA/n稳定地在某一数值p的附近摆动，且随着试验次数n的增加，其摆动的幅度越来越小，则称数p为随机事件A的概率，记为P(A)=p。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。事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。参考资料来源：百度百科——数学期望

LuckySXyd2023-07-10 08:49:541

什么是数学期望？

首先你需要知道数学期望的定义为EX=∫xf(x)dx在0到正无穷上面的定积分，其中f（x）表示的是概率密度函数（这是对连续的）。之后你要知道一个公式就是方差公式D(X)=E{[X-E(X)]^2}=E(X^2) - [ E(X)]^2根据1中的公式计算E(X^2)、[ E(X)]^2就可以求出来了。4.如果要是在统计学中呢，方差为S^2= ∑(X- ) ^2 / (n-1)

九万里风9 2023-07-10 08:49:471

数学里面期望值是什么？怎么算？

　　在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、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。　　换句话说，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。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。（换句话说，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。）　　例如，掷一枚六面骰子的期望值是3.5，计算如下：　　1*1/6+2*1/6+3*1/6+4*1/6+5*1/6+6*1/6=3.5　　3.5不属于可能结果中的任一个。

小菜G的建站之路2023-07-10 08:49:463

数学期望是什么？

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。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。

gitcloud2023-07-10 08:49:463

数学里的期望是什么意思？

期望意思是指人们对某样东西的提前勾画出的一种标准，达到了这个标准就是达到了期望值。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。对于EX来说，X是单次抽出一个数据，然后求期望。对于EX拔来说，X拔是单次抽出n个数据，然后求 平均值(不是期望)，然后再对平均值求期望。至于为什么 EX=EX拔，这不是由定义显然的，而是一个定理，是要证的。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。大数定律表明，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。

北有云溪2023-07-10 08:49:461

数学期望的定义

数学期望是一种重要的数字特征，它反映随机变量平均取值的大小，是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。数学期望描述的是一个随机变量取值的集中位置，也就是随机变量的概率加权平均值。只有在大量试验基础上才能体现出来的一个规律性。期望值是基础概率学的升级版，是所有管理决策的过程中，尤其是在金融领域是最实用的统计工具。某个事件（最初用来描述买彩票）的期望值即收益，实际上就是所有不同结果的和，其中每个结果都是由各自的概率和收益相乘而来。扩展资料：数学期望的故事：在17世纪，有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战，给他出了一道题目：甲乙两个人赌博，他们两人获胜的机率相等，比赛规则是先胜三局者为赢家，一共进行五局，赢家可以获得100法郎的奖励。当比赛进行到第四局的时候，甲胜了两局，乙胜了一局，这时由于某些原因中止了比赛，那么如何分配这100法郎才比较公平？用概率论的知识，不难得知，甲获胜的可能性大，乙获胜的可能性小。因为甲输掉后两局的可能性只有(1/2)×(1/2）=1/4，也就是说甲赢得后两局的概率为1－(1/4)=3/4，甲有75%的期望获得100法郎；而乙期望赢得100法郎就得在后两局均击败甲，乙连续赢得后两局的概率为(1/2)*(1/2)=1/4，即乙有25%的期望获得100法郎奖金。可见，虽然不能再进行比赛，但依据上述可能性推断，甲乙双方最终胜利的客观期望分别为75%和25%，因此甲应分得奖金的100*75%=75(法郎)，乙应分得奖金的的100×25%=25(法郎)。这个故事里出现了“期望”这个词，数学期望由此而来。参考资料来源：百度百科-数学期望

铁血嘟嘟2023-07-10 08:49:451

“数学期望”指的是什么？

在概率论和统计，数学期望（或预期值,或平均，或一个随机变量的第一时刻）是随机变量就其概率测度的积分。对于离散随机变量，这是等同于可能的值的概率加权总和。 数学期望 : E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) X1,X2,X3,……,Xn为数据，p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)为这几个数据的概率函数.对于连续随机变量, 这是等同于概率密度函数的加权积分.数学期望 : E(X) = 积分 x p(x)dx术语“期望值”可能会引起误解。我们绝不能混淆“最可能的价值。”预期值一般不是一个典型值随机变量可以承担。它通常有助于解释为长期运行的变量的平均值超过许多独立的重复实验的一个随机变量的期望值。 预期值可直观地理解了大量数据法则：预期值，当它存在，几乎是肯定的样本限额平均为样本大小增长到无穷大。该值可能不是一般意义上的预期 - “预期价值”本身可能有2.5个儿童，预期值可以通过采取兴建的一个指标功能，是一个预期的预期值等于一事件的概率，如果事件发生，否则为0。这种关系可以用来转化成概率性质的预期值的属性，如利用大量数据定律证明的频率估计概率。

水元素sl2023-07-10 08:49:456

“数学期望”是什么意思？

随机变量的一切可能取值与其对应的概率P的乘积之和称为数学期望,记为E.

西柚不是西游2023-07-10 08:49:445

数学期望是什么意思？

每个凸集是 E-凸集E-凸函数中的E（x）表示数学期望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。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。扩展资料参考一下好了解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。

豆豆staR2023-07-10 08:49:441

数学期望是什么意思？

数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。计算公式：1、离散型：离散型随机变量X的取值为X1、X2、X3……Xn，p(X1)、p(X2)、p(X3)……p(Xn)、为X对应取值的概率，可理解为数据X1、X2、X3……Xn出现的频率高f(Xi)，则：2、连续型：设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x)，若积分绝对收敛，则称积分的值为随机变量的数学期望，记为E(X)。即扩展资料在许多生产实际与理论研究中，一个随机现象常常需要同时用几个随机变量去描述，例如，晶体管放大器中某一时刻的噪声电流就要用随机振幅和随机相位两个随机变量来表征。又如当一个确定的正弦信号，经过随机起伏信道传输后，到达接收点时其振幅、相位和角频率已不再是确定的了，而变成随机参数。这时的信号在某一时刻就要用三个随机变量来描述。如此可以推广到”个随机变量的情况。称n个随机变量X1，X2，…，Xn的总体X=(X1，X2，…，Xn)为n维随机变量(或n元随机变量)，或称n维随机矢量。显然，一维随机矢量即为随机变量。随机矢量X的性质不仅由单个随机变量X1，X2，…，Xn的性质所决定，而且还应由这些随机变量的相互关系所决定。参考资料来源：百度百科-数学期望参考资料来源：百度百科-联合分布函数

LuckySXyd2023-07-10 08:49:441

什么是数学期望？如何计算？

数学期望的定义 定义1： 按照定义,离散随机变量的一切可能值工与对应的概率P(若二龙)的乘积之和称为数学期望,记为咐.如果随机变量只取得有限个值:x,、瓜、兀 源自: 挡土墙优化设计与风险决策研究——兼述黄... 《南水北调与水利科技》 2004年 劳道邦,李荣义 来源文章摘要：挡土墙作为一般土建工程的拦土建筑物常用在闸坝翼墙和渡槽、倒虹吸的进出口过渡段,它的优化设计问题常被忽视。实际上各类挡土墙间的技术和经济效益差别是相当大的。而一些工程的现实条件又使一些常用挡土墙呈现出诸多方面局限性。黄壁庄水库除险加固工程的混凝土生产系统的挡土墙建设在优化设计方面向前迈进了一步,在技术和经济效益方面取得明显效果,其经验可供同类工程建设参考。 定义2： 1 决定可靠性的因素常规的安全系数是根据经验而选取的,即取材料的强度极限均值(概率理论中称为数学期望)与工作应力均值(数学期望)之比 随机变量的数学期望值 在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、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。换句话说，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。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。（换句话说，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。） 单独数据的数学期望值算法 对于数学期望的定义是这样的。数学期望 E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) X1,X2,X3,……,Xn为这几个数据，p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)为这几个数据的概率函数。在随机出现的几个数据中p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)概率函数就理解为数据X1,X2,X3,……,Xn出现的频率f(Xi).则： E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) = X1*f1(X1) + X2*f2(X2) + …… + Xn*fn(Xn) 很容易证明E(X)对于这几个数据来说就是他们的算术平均值。 我们举个例子，比如说有这么几个数： 1，1，2，5，2，6，5，8，9，4，8，1 1出现的次数为3次，占所有数据出现次数的3/12,这个3/12就是1所对应的频率。同理，可以计算出f(2) = 2/12,f(5) = 2/12 , f(6) = 1/12 , f(8) = 2/12 , f(9) = 1/12 , f(4) = 1/12 根据数学期望的定义： E(X) = 1*f(1) + 2*f(2) + 5*f(5) + 6*f(6) + 8*f(8) + 9*f(9) + 4*f(4) = 13/3 所以 E(X) = 13/3, 现在算这些数的算术平均值： Xa = (1+1+2+5+2+6+5+8+9+4+8+1)/12 = 13/3 所以E(X) = Xa = 13/3

kikcik2023-07-10 08:49:424

几个重要分布的期望和方差

关于哪个方面的？

善士六合2023-07-09 08:24:502

统计学中常见的分布的数学期望和方差如题 谢谢了

1.X~N(a,b)正态分布，则E(X)=a，D(X)=b。2,X~U(a,b)均匀分布，则E(X)=(a+b)/2，D(X)=(b-a)^2/12。3.X~B(n,p)二项分布，则E(X)=np，D(X)=np(1-p)。4.X服从参数为λ的指数分布，则E(X)=1/λ,D(X)=1/λ^2。5.X服从参数为λ的泊松分布，则E(X)=D(X)=λ。6.X服从参数为p的0-1分布，则E(X)=p，D(X)=p(1-p)。7.X服从参数为p的几何分布，则E(X)=1/p，D(X)=(1-p)/p^2

豆豆staR2023-07-09 08:24:491

X服从参数为1的指数分布,Y＝max（X,2）求Y的数学期望,

由定义,求F(y)=P(Y

kikcik2023-07-09 08:24:481

某种电子元件的寿命（以年计）服从数学期望为2的指数分布，各元件的寿命相互独立。随机取100只元件

tt白2023-07-09 08:24:484

指数分布的数学期望 已知X服从参数为1的指数分布 Y=X+e^(-2X) 求EY与DY 求大神们帮帮忙啊

提示：EY=E(X+e^(-2X))=EX+E(e^-2X)前面的EX=1，后面的式子根据期望的定义式。求出不理解，可以继续提问

小菜G的建站之路2023-07-09 08:24:471

设随机变量X服从指数分布,若其期望为λ，则X的概率密度是____？求详细解答

若X服从指数分布，则其期望为该指数分布参数的倒数，即若EX=λ，则X~E(1/λ)，密度就很容易了：f(x)=1/λe^{-x/λ }, x>=0.

Chen2023-07-09 08:24:471

已知随机变量X服从参数为2的指数分布,则随机变量X的期望为

1/2。例如一批注入某种毒物的动物，在一定时间内死亡的只数；某地若干名男性健康成人中，每人血红蛋白量的测定值；等等。另有一些现象并不直接表现为数量，例如人口的男女性别、试验结果的阳性或阴性等，但可以规定男性为1，女性为0，则非数量标志也可以用数量来表示。这些例子中所提到的量，尽管它们的具体内容是各式各样的，但从数学观点来看，它们表现了同一种情况，这就是每个变量都可以随机地取得不同的数值，而在进行试验或测量之前，我们要预言这个变量将取得某个确定的数值是不可能的。按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：扩展资料在研究随机变量的性质时，确定和计算它取某个数值或落入某个数值区间内的概率是特别重要的。因此，随机变量取某个数值或落入某个数值区间这样的基本事件的集合，应当属于所考虑的事件域。根据这样的直观想法，利用概率论公理化的语言，取实数值的随机变量的数学定义可确切地表述如下：概率空间(Ω,F,p)上的随机变量x是定义于Ω上的实值可测函数，即对任意ω∈Ω，X(ω)为实数，且对任意实数x，使X(ω)≤x的一切ω组成的Ω的子集{ω:X(ω)≤x}是事件，也即是F中的元素。事件{ω:X(ω)≤x}常简记作{x≤x}，并称函数F(x)=p(x≤x)，-∞<x<∞ ，为x的分布函数。

北营2023-07-09 08:24:471

设随机变量X服从参数为1的指数分布，则数学期望E（X+e^(-2X))=?

苏萦2023-07-09 08:24:472

X~e(λ)期望和方差是多少？

X~e(λ)属于指数分布期望是：1/λ方差是：1/λ的平方（1/λ/λ)

meira2023-07-09 08:24:471

设随机变量X服从λ=6的指数分布，则数学期望E（3X）=？ 设X服从二项分布B(n,p)，且已知E(X)=2D(X),则p=？

指数分布E（X）=1/λ=1/6，E（3X）=3E（X）=3/6=1/2二项分布记作ξ~B(n,p)期望：Eξ=np方差:Dξ=npq其中q=1-pE（X）=np=2D（x）=2npq1=2q，q=1/2，p=1-q=1/2

墨然殇2023-07-09 08:24:451

请问两个指数分布相加得到什么分布?新的分布的期望值和前两者的期望值的关系是什么啊?

gamma分布. 因为对于指数分布M（t）=β/（β-t） 多个指数分布相加相当于M（t）的乘积 gamma分布的M（t）=（β/（β-t））^α 两个指数分布相加的话那就是说明α=2 由于gamma分布的E（x）=α/β 而指数分布的E（x)=1/β α=2所以新分布的期望值是前两者期望值的2倍

bikbok2023-07-09 08:24:441

X服从指数分布,Y服从二点分布,求X-Y的期望,

设X~N(μ,σ) , Y~[P(Y=1)=p,P(Y=0)=1-p] 则 E(X)=μ , E(Y)=p 那么 E(X-Y)=E(X)-E(Y) = μ-p

真颛2023-07-09 08:24:441

设随机变量X服从参数为1的指数分布，则数学期望E{X+e-2X}= ___ ．

解题思路：首先将X的期望和方差写出来，然后利用数学期望的性质，将E{X+e -2X}化成两个期望之和，分别计算即可． />∵X服从参数为1的指数分布， ∴X的概率密度函数f(x)= e-x，x＞0 0，x≤0， 且EX=1，DX=1， ∴Ee-2x= ∫+∞0e-2xu2022e-xdx=- 1 3e-3x |+∞0= 1 3， 于是：E(X+e-2X)=EX+Ee-2X=1+ 1 3= 4 3． 点评： 本题考点： 指数分布． 考点点评： 此题考查指数分布的概率密度函数及其期望，以及期望的性质．对于常见的分布函数，其期望和方差要熟记．

铁血嘟嘟2023-07-09 08:24:431

如随机变量服从指数分布,x的n次方的期望

你好！答案与参数有关，可以如图借用Γ函数计算比较方便。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

北境漫步2023-07-09 08:24:421

指数分布f(x)=入e(-入x）(-入x是指数）x＞0 0 其他 证明指数分布的数学期望是1/入

是的，选这个是正确的指数分布的密度函数为f(x)=λe^(-λx)，x≥00x<0分布函数为f(x)=1-e^(-λx)，x≥00x<0所以参数λ=1的时候就是你给的式子

kikcik2023-07-09 08:24:411

二项分布的期望、方差、标准差是什么关系？

六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。二项分布：在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。

此后故乡只2023-07-09 08:24:411

二项分布的期望和方差是多少？

六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。二项分布：在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。

无尘剑 2023-07-09 08:24:371

指数分布随机变量的数学期望怎么求

微积分变换，fx"gx＝(gxfx)"-gx"fx

tt白2023-07-09 08:24:373

指数等于4它的期望是啥

期望值： 方差： 指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔，在排队论中，一个顾客接受服务的时间长短（等待时间等）也可以用指数分布来近似。 因为参数λ表示的是每单位时间内发生某事件的次数，即时间的发生强度，所以其倒数 1/λ（实际上是指数分布期望）可以表示为事件发生之间的间隔，即等待时间。如果平均每个小时接到2次电话（λ=2），那么预期等待每一次电话的时间是0.5个小时。 扩展资料 (1)随机变量X的取值范围是从0到正无穷； (2)密度函数极大值在x＝0处，即f(x)＝λ； (3)密度函数曲线随着x的增大，迅速递减；λ越大，密度函数曲线在零点附近越高，下降越急速； (4)λ越大，分布函数曲线在零点附近越高，上升越急速，更早达到天花板（即p=1）；熟记，指数分布的期望值和方差为μ＝1/λ，σ2＝1/λ2。

wpBeta2023-07-09 08:24:361

指数函数的期望公式

指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ；方差为（1/λ）^2　　E(X)==∫x*f(x)dx==∫λx*e^(-λx)dx=-(xe^(-λx)+1/λ*e^(-λx))|(正无穷到0)=1/λ　　E(X^2)==∫x^2*f(x)dx=∫x^2*λ*e^(λx)dx=-(2/λ^2*e^(-λx)+2x*e^(-λx)+λx^2*e^(-λx))|(正无穷到0)=2/λ^2　　DX=E(X^2)-(EX)^2=2/λ^2-(1/λ)^2=1/λ^2

黑桃花2023-07-09 08:24:361

指数分布的期望是什么？

指数分布的期望：可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔，在排队论中，一个顾客接受服务的时间长短（等待时间等）就是指数分布的期望。因为参数λ表示的是每单位时间内发生某事件的次数，即时间的发生强度，所以其倒数 1/λ（实际上是指数分布期望）可以表示为事件发生之间的间隔，即等待时间。如果平均每个小时接到2次电话（λ=2），那么预期等待每一次电话的时间是0.5个小时。特征：指数函数的一个重要特征是无记忆性（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t>0时有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

瑞瑞爱吃桃2023-07-09 08:24:351

指数分布的数学期望是什么，为什么服从参数为θ的数学期望为θ，服从λ的数学期望为1/λ

数学是什么从来没有人能说清楚

阿啵呲嘚2023-07-09 08:24:342

指数分布的数学期望积分怎样计算

用洛比达法则啊-[ye^(-xy)]在0到无穷算等于-{y/[e^(xy)]}在0到正无穷算分子分母都趋于无穷大。。用洛比达法则分子分母都求导分子=1，分母=无穷大结果就是0

真颛2023-07-09 08:24:332

设随机变量X服从参数为1的指数分布,令Y=max（X,2）,求Y的数学期望.求详解.

积分不知道怎么打 积0-2就这么表示了（∫0-2） 能看明白就行 X的分布函数 f(x)=e^(-x) (x>0) 0 (x2) (指数分布） ∫f(x)dx/2（积分区间0-2） =(1-1/e^2)/2 (2>y>0) （均匀分布) =0 (y

铁血嘟嘟2023-07-09 08:24:331

某电器元件的寿命服从参数λ为100的指数分布,E(X)数学期望多少？

第一题 均值就是期望E(X)=100D(X)=100001-P=Φ[(1920-1600)/4*100]=1-0.2119P=0.2119和我书后答案一样第二题好像要用大数法则什么的，我还没有学= =

阿啵呲嘚2023-07-09 08:24:333

指数分布的数学期望 已知X服从参数为1的指数分布 Y=X+e^(-2X) 求EY与DY

提示：EY=E(X+e^(-2X))=EX+E(e^-2X) 前面的EX=1,后面的式子根据期望的定义式.求出 不理解,可以继续提问

ardim2023-07-09 08:24:311

已知X是参数为2的指数分布的随机变量,则X^2的期望是多少?

X是参数为2的指数分布的随机变量---> EX=1/2,DX=1/4 EX^2-(EX)^2=DX-->EX^2=DX+(EX)^2=1/2

康康map2023-07-09 08:24:311

求各种分布的期望和方差的公式

均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12二项分布，期望是np，方差是npq泊松分布，期望是p，方差是p指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)正态分布，期望是u，方差是&的平方

韦斯特兰2023-07-09 08:24:301

指数分布期望可以是负数吗

指数分布期望可以是负数。期望等于随机变量乘以相应的概率，随机变量可以取负，因此期望就可能为负。

FinCloud2023-07-09 08:24:291

常见分布的数学期望和方差

常见的有正态分布,二项分布,指数分布,均匀分布 正态分布N~（a,b) EX=a DX=b 二项分布B~（n,p) EX=np DX=np(1-p) 指数分布λ EX=λ分之一 DX=λ^2分之一 均匀分布 在（a,b)之前的范围 EX=2分之a+b DX=(b-a)^212

u投在线2023-07-09 08:24:291

为什么指数分布的期望为1/指数分布？

1.因为LAMAT的指数分布的数学期望为1/LAMAT,也就是平均值为1/LAMAT. 记住一些特殊分布的期望,方差是有好处的,比如正态分布,平均分布,指数分布,泊松分布等等 2.因为根据题目YOUROU的分布率为P{YOUROU=k}=1/(2^k) k=1,2.,所以 YOUROU=k,为整数,即后面的n,那么sin(YOUROU*PI/2)=sin(nPI/2) 所以只能取-1,0,1 就是说YOUROU是服从离散分布.且YOUROU取1,2,3,4,5,6..时对应的概率是1/1^2,1/2^2...那么YOUROU只能取整数1,2,3,4,5..k. 而可得后面的sin(YOUROU*PI/2)中.因为YOUROU只能取整数1,2,3,4,5..k,所以YOUROU*PI/2只能是kPI,(K+1)PI/2, 而sin(2kPI)=0,sin,(K+1)PI/2=1或者-1 还有不明白的吗?

小菜G的建站之路2023-07-09 08:24:281

如果x服从指数分布,那么x平方的期望如何计算

Ex 2=Dx+E2x

此后故乡只2023-07-09 08:24:281

设随机变量X服从参数为1的指数分布，则数学期望E{X+e-2X}=[4/3][4/3]．

解题思路：首先将X的期望和方差写出来，然后利用数学期望的性质，将E{X+e -2X}化成两个期望之和，分别计算即可． ∵X服从参数为1的指数分布， ∴X的概率密度函数f(x)＝ eu2212x，x＞0 0，x≤0， 且EX=1，DX=1， ∴Eeu22122x＝ ∫+∞0eu22122xu2022eu2212xdx=u2212 1 3eu22123x |+∞0＝ 1 3， 于是：E(X+eu22122X)＝EX+Eeu22122X＝1+ 1 3＝ 4 3． 点评： 本题考点： 指数分布． 考点点评： 此题考查指数分布的概率密度函数及其期望，以及期望的性质．对于常见的分布函数，其期望和方差要熟记．

人类地板流精华2023-07-09 08:24:271

指数分布的数学期望 已知X服从参数为1的指数分布 Y=X+e^(-2X) 求EY与DY

提示：EY=E(X+e^(-2X))=EX+E(e^-2X) 前面的EX=1,后面的式子根据期望的定义式.求出 不理解,可以继续提问

肖振2023-07-09 08:24:261

指数分布的期望是什么？

简单计算一下即可，答案如图所示

余辉2023-07-09 08:24:212

为什么书上指数分布期望是是θ

因为λ=1/θ 只是表示方式不同，通常课本用的1/θ，但是考研大纲写的是λ，考研大纲一直没修改过，所以网上搜的时候很多都是考研的用λ。其实都一样的，现在更倾向于θ用着更方便，直接报数就行了不用再转倒数。

大鱼炖火锅2023-07-09 08:24:202

六个常见分布的期望和方差是什么？

六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。方差计算注意事项协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的，结合下面的2理解，每个样本有很多特征，每个特征就是一个维度。根据公式，计算协方差需要计算均值，那是按行计算均值还是按列，协方差矩阵是计算不同维度间的协方差，要时刻牢记这一点。

北营2023-07-09 08:24:191

指数分布的期望是什么?

指数分布的期望：可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔，在排队论中，一个顾客接受服务的时间长短（等待时间等）就是指数分布的期望。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。指数函数的一个重要特征是无记忆性：这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t>0时有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

人类地板流精华2023-07-09 08:24:181

六个常见分布的期望和方差是什么？

六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。二项分布：在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。

阿啵呲嘚2023-07-09 08:24:171

如何推导指数分布的期望?为什么是 E(X)=1/λ 最好还能告诉我如何推导它的方差?

f(x)=λe^(-λx) E(X),对xf(x)积分,从0到正无穷. 积出的结果就是1/λ. 方差,对x^2f(x)积分.

Jm-R2023-07-06 08:14:441

x~E(a),参数为a的指数分布，期望和方差为多少？

E(x)=1/a;D(X)=1/(a^2).

tt白2023-07-06 08:14:441

指数分布e(入)的数学期望和方差分别是

数学期望是入方差是入http://baike.baidu.com/view/743082.htm?fr=ala0_1

瑞瑞爱吃桃2023-07-06 08:14:442

指数分布期望方差是怎么证明的 指数分布期望方差证明方法

1、首先知道EX=1/a DX=1/a^2 2、指数函数概率密度函数：f(x)=a*e^(ax),x>0,其中a>0为常数。 f(x)=0,其他 3、有连续行随机变量的期望有E(X)==∫|x|*f(x)dx,(积分区间为负无穷到正无穷) 则E(X)==∫|x|*f(x)dx,(积分区间为0到正无穷),因为负无穷到0时函数值为0. EX)==∫x*f(x)dx==∫ax*e^(-ax)dx=-(xe^(-ax)+1/a*e^(-ax))|(正无穷到0)=1/a 而E(X^2)==∫x^2*f(x)dx=∫x^2*a*e^(ax)dx=-(2/a^2*e^(-ax)+2x*e^(-ax)+ax^2*e^(-ax))|(正无穷到0)=2/a^2, DX=E(X^2)-(EX)^2=2/a^2-(1/a)^2=1/a^2 即证!

meira2023-07-06 08:14:431

指数分布期望与方差的证明

首先知道ex=1/adx=1/a^2指数函数概率密度函数：f(x)=a*e^(ax)，x>0，其中a>0为常数。f(x)=0，其他有连续行随机变量的期望有e(x)==∫|x|*f(x)dx，(积分区间为负无穷到正无穷)则e(x)==∫|x|*f(x)dx，(积分区间为0到正无穷)，因为负无穷到0时函数值为0.ex)==∫x*f(x)dx==∫ax*e^(-ax)dx=-(xe^(-ax)+1/a*e^(-ax))|(正无穷到0)=1/a而e(x^2)==∫x^2*f(x)dx=∫x^2*a*e^(ax)dx=-(2/a^2*e^(-ax)+2x*e^(-ax)+ax^2*e^(-ax))|(正无穷到0)=2/a^2，dx=e(x^2)-(ex)^2=2/a^2-(1/a)^2=1/a^2即证！！主要是求积分的问题，证明只要按照连续型随机变量的期望与方差的求法公式就行啦！

黑桃花2023-07-06 08:14:421

求参数为λ的指数分布的期望与方差

【答案】：指数函数概率密度函数：f(x)=a*e^(ax),x>0,其中a>0为常数.f(x)=0,其他有连续行随机变量的期望有E(X)==∫|x|*f(x)dx,(积分区间为负无穷到正无穷)则E(X)==∫|x|*f(x)dx,(积分区间为0到正无穷),因为负无穷到0时函数值为0.EX)==∫x*f(x)dx==∫ax*e^(-ax)dx=-(xe^(-ax)+1/a*e^(-ax))|(正无穷到0)=1/a而E(X^2)==∫x^2*f(x)dx=∫x^2*a*e^(ax)dx=-(2/a^2*e^(-ax)+2x*e^(-ax)+ax^2*e^(-ax))|(正无穷到0)=2/a^2,DX=E(X^2)-(EX)^2=2/a^2-(1/a)^2=1/a^2

kikcik2023-07-06 08:14:421

设随机变量X1,X2,...Xn相互独立,且都服从数学期望为1的指数分步,求Z=min{X1,X2,...Xn}的数学期望和方差

对于这种min形式的随机变量，计算Z>t的概率。易知Z是期望为1/n的指数分布，方差是1/n^2

再也不做站长了2023-07-06 08:14:413

设随机变量X服从参数为λ的指数分布（λ>0），求X的数学期望EX和方差DX

EX=DX =u03bb

西柚不是西游2023-07-06 08:14:411

设总体X服从n的卡方分布，X1,X2…Xn为其样本，求样本平均值X bar的数学期望和方差

样本均值的期望是n，方差是2/n

余辉2023-07-06 08:14:405

概率论数学期望和方差问题？

1、什么是方差呢？可以说是建立在数学期望基础上的概念，什么是数学期望呢？详见扩展：《关于数学期望由来？？》从方差的概念中：X-E(x),可以看出是随机变量X的取值偏离E(x)平均程度的值，可能是正，也可能是负，再取平方之后，都是正。可见方差是对数学期望的偏离程度的放大。如果说数学期望是对一条曲线整体波动性的描述（用值 X 概率，再相加或积分），那么方差则更深入到这个波动性的内部，提示了波动性产生的原因（也就是偏离程度，用随机变量X的平方的数学期望 减去 X的数学期望的平方）。也就是计算方差公式：公式很重要！！！！！！2、常见离散型随机变量方差：0-1分布: D(x)=p(数学期望） * （1-p)二项分布： D(x)=np * (1-p)泊松分布： D(x)=lambda(与数学期望一样）3、常见连续型随机变量的方差：均匀分布： D(x)=frac{(b-a)^{2}}{12},区间长度的平方除以12指数分布： D(x)=frac{1}{lambda ^{2}}正态分布： D(x)=sigma^24、方差的性质：扩展：关于数学期望由来？？整个随机变量的数学特征，数学期望描述的是随机变量取值的平均程度。方差描述的是随机变量的取值偏离其数学期望的偏离程度。相关系数描述的是两个随机变量之间的相互关系，是不是具有线性关系。可见，前两个都是随机变量的取值的特征，也是最先想到的，至于为什么用平均程度来衡量呢？书中提到个词“波动性”就很关键了，这也是其中的原因。离散型随机变量的数学期望：为什么离散型随机变量的数学期望是通过不同值乘其对应概率，相加得到的呢？可以从其离散型随机变量图形得到，每个具体的值（在x轴），分别对应一个不同的概率值，相加后自然会得到一个值，对于同一个事物研究这个和，仿佛没有什么意义，但当相同的事物大于2个的时候，和越大，说明这个事物的波动性越大，越不稳定，从而具有现实意义和价值。需要记忆的常见离散型随机变量的数学期望：0-1分布：P{X=1},P{X=0}=1-p,EX=1*p+0*(1-p)=p二项分布：Xsim(n,p) , EX=np泊松分布

北境漫步2023-07-06 08:14:391

设随机变量X服从参数为Y的指数分布(Y>O),求X的数学期望EX和方差DX.

EX=1/y DX=1/(y^2) 不需要算的

铁血嘟嘟2023-07-06 08:14:381

整理二项分布、播送分布、均匀分布、指数分布、正态分布的期望和方差

二项分布X~B(n,p) E（X）=np Var(X)=npq 泊松分布X~P(λ) E（X）= Var(X)= λ^(-1) 均匀分布X~U（a,b） E（X）=（b+a)/2 Var（X）=(b-a)^(2) /12 指数分布X~E（λ） E（X）= λ^(-1) Var（X）= λ^(-2) 正态分布X~N(μ,σ^2 ) E（X）= μ Var（X)=σ^2

mlhxueli 2023-07-06 08:14:371

x服从以r为参数的指数分布，求x的数学期望及方差

X~E(r)f(x)=re^(-rx)，x>0；0，x<=0E(X)=∫xre^(-rx)dx=-∫xd(e^(-rx))=-xe^(-rx)+∫e^(-rx)dx=1/rE(X^2)=∫x^2re^(-rx)dx=-∫x^2de^(-rx)=-x^2e^(-rx)+2∫xe^(-rx)dx=0+(2/r)∫xre^(-rx)dx=2/r^2D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2=1/r^2在这里求定积分太难表示了，总之是用分部积分，求期望时那个积分用了一次分部积分公式，求方差时用了两次

北境漫步2023-07-06 08:14:371

六个常见分布的期望和方差是多少？

六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。方差计算注意事项协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的，结合下面的2理解，每个样本有很多特征，每个特征就是一个维度。根据公式，计算协方差需要计算均值，那是按行计算均值还是按列，协方差矩阵是计算不同维度间的协方差，要时刻牢记这一点。

mlhxueli 2023-07-06 08:14:371

x服从均值为0.2的指数分布，y服从均值为0.3的指数分布，x+y 的期望和方差怎么求

E(x+y)=Ex+Ey=1/5+3/5=0.8D(x+y)=Dx+Dy+cov(x,y)=1/25+9/25+cov(x,y)需要知道x,y的协方差,若相互独立，则D(x+y)=Dx+Dy=1/25+9/25=0.4

九万里风9 2023-07-06 08:14:371

伽马分布，指数分布，卡方分布之间的关系及期望，方差

个人拙见，如有错误请各位指出，互相讨论，共同进步

Jm-R2023-07-06 08:14:371

写出指数分布的概率密度函数、累积分布函数，并计算它的期望和方差（写出计算过程）。

点击看大图哈

肖振2023-07-06 08:14:371

指数分布 期望 方差是怎么证明的

九万里风9 2023-07-06 08:14:351

母体服从指数分布 子样数学期望和方差是什么

解：因为随机变量X服从参数为1的指数分布，所以f(x)=e^(-x)(x>0时)而f(x)=0(x<=0时)E（X+e^(-2X))=E(X)+E（e^(-2X))[令g(x)=e^(-2x)]=1+∫f(x)g(x)dx(0到无穷大积分)=1+∫e^(-3x)dx=4/3

北境漫步2023-07-06 08:14:351

matlab计算指数分布期望与方差的命令?

不管是什么分布,期望是mean(x),方差是std(x)

无尘剑 2023-07-06 08:14:351

求泊松分布和指数分布的期望和方差公式

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)

bikbok2023-07-06 08:14:353

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）.

善士六合2023-07-06 08:07:451

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）.

u投在线2023-07-06 08:07:441

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）。

NerveM 2023-07-06 08:07:411

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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）.

人类地板流精华2023-07-06 08:07:401