均匀分布数学期望方差公式

Thisarticleintroducesthedefinitionandcharacteristicofmathematicalexpectationandvariancethroughtheexa

将第一个公式中括号内的完全平方打开得到DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2)=E(X^2)-E(2XEX)+(EX)^2=E(X^2)-2(EX)^2+(EX)^2=E(X^2)-(EX)^2

一般的那种厚书都是有归纳的吧.新东方那本概统也有.这个工作还是要自己做,因为只有自己才知道自己哪儿不懂.而且这些都是不用动脑子的工作.

详细解答如下,点击放大图

就是用离散型随机变量可能取的值分别减去期望值,并每个离散型随机变量减去期望值后都平方,然后分别乘以每个离散型随机变量的概率.最后加到一起就是咯

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,他的分布列求数学期望和方差)有EX=npDX=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

XU(0,1)密度函数：等于：1当0再问：这是标准答案了吧？再答：按公式计算而得：若x的概率密度函数为f(x)，那么随机变量x的函数g(x)的数学期望和方差分别为：E[g(x)]=∫g(x)f(x)d

方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数.在概率论和数理统计中,方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度.在许多实际问题中,研究随机变量和均值之间的偏离程度有着

楼上方差错了方差（x*（e^x-1）^2在（0,1）上的积分）

F(X)=（X-a）/（b-a）f(X)=F'(X)=1/（b-a）E(X)=∫xf(x)dx=∫x/(b-a)dx=x^2/2|(a,b)/(b-a)=(b^2-a^2)/2(b-a)=(a+b)/

原始数据：x1,x2,...,xnx的数学期望：Ex=[∑(i=1->n)xi]/n(1)x的方差：D(x)=[∑(i=1->n)(xi-Ex)²]/n(2)x的方差：D(x)还等于：D(x

这个范围也太大了吧~比如10分钟内第一分钟来的机率是1/10,候车时间为0的机率就为1/10第二分钟来的机率是1/10,候车时间为1的机率就为1/10第三分钟来的机率是1/10,候车时间为0的机率就为

二项分布b(n,p)期望np方差np(1-p)几何分布G（p）期望1/p方差（1-p）/(pXp)

若X为离散型随机变量,其概率分布为P(X=xk)=pk(k=1,2,…),则称和数sum(PK)为随机变量X的数学期望,简称期望,记为E(X)若X为连续型随机变量,其概率密度为f(x),则X的数学期望

你现在是上高中吗?这些可能你们还没学过,反正我是到大学才学的,X1是均匀分布,X2是正态分布,X3是指数分布,它们的期望都可由参数直接读出,最后的结果则直接由期望的线性性质求出.

数学期望：E(x)=(a+b)/2方差：D(x)=(b-a)²/12

期望的公式：E=X1*P1+X2*P2+X3*P3+.+Xn*Pn方差的公式：D=(X1-E)的平方*P1+(X2-E)的平方*P2+(X3-E)的平方*P4+.+(Xn-E)的平方*Pn

EX=(a+b)/2->Er=[(1+3)/2]/2DX=(b-a)^2/12->Dr=[(3-1)/2]^2/12ES=π[Er]^2=π[(1+3)/4]^2=π16/16=πDS=π[Dr]^2

Y=1当x大于0概率2／3Y=-1当x小于0概率1／3E(Y)=1*2/3+(-1)*1/3=1/3D(Y)=E(Y^2)-E(Y)^2=1-1/9=8/9