8个常见分布期望和方差
@孙娣2861：常见分布的数学期望和方差 - 作业帮
缑奖19690085869…… [答案] 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)^2\12
@孙娣2861：统计学中常见的分布的数学期望和方差如题 谢谢了 -
缑奖19690085869…… 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
@孙娣2861：几个重要分布的期望和方差 - 作业帮
缑奖19690085869…… [答案] 1、0-1分布:E(X)=p ,D(X)=p(1-p) 2、二项分布B(n,p):P(X=k)=C(k\n)p^k·(1-p)^(n-k),E(X)=np,D(X)=np(1-p) 3、泊松分布X~P(X=k)=(λ^k/k!)·e^-λ,E(X)=λ,D(X)=λ 4、均匀分布U(a,b):f(x)=1/(b-a),a
@孙娣2861：几个重要分布的期望和方差
缑奖19690085869…… 1、0-1分布:E(X)=p,D(X)=p(1-p)2、二项分布B(n,p):P(X=k)=C(k )p^k·(1-p)^(n-k),E(X)=np,D(X)=np(1-p)3、泊松分布X~P(X=k)=(λ^k/k!)·e^-λ,E(X)=λ,D(X)=λ4、均匀分布U(a,b):X~f(x)=1/(b-a),a0;E(X)=1/λ,D(X)=θ^2=0,x 全部
@孙娣2861：01分布的期望和方差
缑奖19690085869…… 01分布的期望是p,期望表示为E(x).方差是p(1-p),方差表示为D(x).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,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.
@孙娣2861：正态分布,标准正态分布他们的数学期望和数学方差是什么
缑奖19690085869…… 0—1分布,数学期望p 方差p(1-p); 二项分布(贝努里概型),数学期望np 方差np(1-p); 泊松分布,数学期望λ 方差λ; 均匀分布,数学期望(a+b)/2 方差[(b-a)^2]/12; 指数分布,数学期望1/λ 方差1/λ^2; 正态分布,数学期望μ 方差σ^2; 标准正态分布,数学期望0 方差1
@孙娣2861：均匀分布的期望和方差
缑奖19690085869…… 均匀分布的期望是取值区间[a,b]的中点(a+b)÷2,方差是var(x)=E[X²]-(E[X])²,数学期望是分布区间左右两端和的平均值.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.
@孙娣2861：正态分布的期望和方差公式 -
缑奖19690085869…… 正态分布公式 y=(1/σ√2π)e^-(x-υ)^2/2σ 求期望:ξ 期望:Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn 方差:s² 方差公式:s²=1/n[(x1-x)²+(x2-x)²+……+(xn-x)²] 注:x上有“-”
缑奖19690085869…… [答案] 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)^2\12
@孙娣2861：统计学中常见的分布的数学期望和方差如题 谢谢了 -
缑奖19690085869…… 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
@孙娣2861：几个重要分布的期望和方差 - 作业帮
缑奖19690085869…… [答案] 1、0-1分布:E(X)=p ,D(X)=p(1-p) 2、二项分布B(n,p):P(X=k)=C(k\n)p^k·(1-p)^(n-k),E(X)=np,D(X)=np(1-p) 3、泊松分布X~P(X=k)=(λ^k/k!)·e^-λ,E(X)=λ,D(X)=λ 4、均匀分布U(a,b):f(x)=1/(b-a),a
@孙娣2861：几个重要分布的期望和方差
缑奖19690085869…… 1、0-1分布:E(X)=p,D(X)=p(1-p)2、二项分布B(n,p):P(X=k)=C(k )p^k·(1-p)^(n-k),E(X)=np,D(X)=np(1-p)3、泊松分布X~P(X=k)=(λ^k/k!)·e^-λ,E(X)=λ,D(X)=λ4、均匀分布U(a,b):X~f(x)=1/(b-a),a0;E(X)=1/λ,D(X)=θ^2=0,x 全部
@孙娣2861：01分布的期望和方差
缑奖19690085869…… 01分布的期望是p,期望表示为E(x).方差是p(1-p),方差表示为D(x).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,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.
@孙娣2861：正态分布,标准正态分布他们的数学期望和数学方差是什么
缑奖19690085869…… 0—1分布,数学期望p 方差p(1-p); 二项分布(贝努里概型),数学期望np 方差np(1-p); 泊松分布,数学期望λ 方差λ; 均匀分布,数学期望(a+b)/2 方差[(b-a)^2]/12; 指数分布,数学期望1/λ 方差1/λ^2; 正态分布,数学期望μ 方差σ^2; 标准正态分布,数学期望0 方差1
@孙娣2861：均匀分布的期望和方差
缑奖19690085869…… 均匀分布的期望是取值区间[a,b]的中点(a+b)÷2,方差是var(x)=E[X²]-(E[X])²,数学期望是分布区间左右两端和的平均值.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.
@孙娣2861：正态分布的期望和方差公式 -
缑奖19690085869…… 正态分布公式 y=(1/σ√2π)e^-(x-υ)^2/2σ 求期望:ξ 期望:Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn 方差:s² 方差公式:s²=1/n[(x1-x)²+(x2-x)²+……+(xn-x)²] 注:x上有“-”
