数学期望与均值

这叫加“权”平均.你所说的是加权平均的一和特例…即p1=p2=p3=…=pn,你的式子才能成立.

总体方差为σ²,均值为μS=[(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn-X)^2]/(n-1)X表示样本均值=(X1+X2+...+Xn)/n设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2.+

方差主要科学实验和工程上,比如不同实验条件下,样本【白鼠、炼钢的钢样等】与期望值的偏差等等,在炼钢的时候我们根据经验知道不同特性【硬度、弹性等】的钢与温度区间对应,这个区间可能几乎是一点,也可能是一个

根据定义你就可以看到样本均值的平方和样本的平方的均值不是一个概念,但是很多时候可能他们的分布一样,这得看具体情况,你把定义写出就明白了

15E(X+Y+Z)=E(X)+E(Y)+E(Z)=1D(X+Y+Z)=D(X)+D(Y)+D(Z)+2[根号(D(X)D(Y))pxy+根号(D(X)D(Z))pxz+根号(D(Y)D(Z))pyz

解题思路：考查频率分布直方图，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，解题过程：

以发给你了

“随机变量的均值”不是专业的表述.虽然英文有时也用mean表示数学期望,但是中文一般不这样说.随机变量的取值和广义密度函数(或者CDF的广义微分)乘积的Lebesgue积分称为数学期望.可以参考wik

完整回答：1.）不难想像,数学期望是n(1+N)/2.因为取一次的数学期望是(1+N)/2,取n次的和的期望自然是n(1+N)/2；2.）取一次的方差是(N^2-1)/12,因为这是一个均匀离散分布.

期望可以理解为加权平均值,权数是函数的密度.对于离散函数,E(x)=∑f(xi)xi平均值一般就是算数平均值.一般在统计中,你希望知道整体的期望,所以就用样本的平均值来估计期望.例如你想知道你打靶的水

E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μD(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n

解题思路：【解析】（1）第一班若在8：20或8：40发出，则旅客能乘到，这两个事件是互斥的，根据互斥事件的概率公式得到其概率．（2）由题意知候车时间X的可能取值是10，30，50，70，90，根据条件

样本是固定的一组数,已经知道了他们的均值,不存在期望这一说法,期望是针对不确定的随机变量来说的.再问：样本均值，不是样本值再问：样本均值是一个估计量，它的观察值才是数值不是吗再答：不是，样本均值不能说

这个理论上是的.但是一般是不相等的,我们一般求的总体都是一个比较大的数据群.常用获取样本的来估算总体的数学期望.

均值的话样本期望与总体期望是一样计法的``但不一定相等,因为样本也有可能是有偏的``事后统计的期望当然与理论期望有差异方差的话,样本与总体的有一点区别,就是自由度.如果同样有N个数值,总体会要求考虑所

在概率和统计学中,一个随机变量的期望值（或期待值）是变量的输出值乘以其机率的总和,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.这个期望应该这样理解.不出现意外的时候

期望简单的说就是平均值,在概率学中出现我们就把它叫做了期望,期望=总和/n概率是在特定的范围中出现的次数与总数的比：P（a）=出现的次数/总数

带绝对值的式子不好处理.一般是用平方的.看书上说有人已经开始研究用绝对值的,这样表示的偏差有一些平方偏差所不具有的好性质.三次方和四次方也各有其含义,比如三次方代表密度分布相对于期望的对称程度,四次方

（Ⅰ）分别记甲、乙、丙经第一次烧制后合格为事件A1,A2,A3；设E表示第一次烧制后恰好有一件合格,则：P(E)=P(A1•A2¯•A3¯)+P(A1