超几何分布的数学期望和方差的算法？ X~H(n，M，N)例 N个球 有M个黑球 取 n个黑球则 EX=nM/NDX=nM/N*(1-M/N)*(N-n)/(N-1)其实可以和二项分布类比的.二项分布就是超几何分布的极限
超几何分布的数学期望是什么啊 E（X）= 一般地，在含有M件次品的N件产品中，任取n件，其中恰有X件次品数记作X-H(N.M.n)，其E(X)=nM/N
超几何分布的数学期望和方差的算法 1、期望2113值计算公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数5261，4102n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体1653总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。2、方差计算公式：V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+.Xn^2*Pn-a^2[这里设a为期望值]扩展资料：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。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。参考资料来源：-期望值-方差
怎样求（大学数学）几何分布的数学期望 几何分布Ge(p)令q=1-pE(x)=∑kp[q的(k-1)方]=p∑k[q的(k-1)方]=p∑(d[q的k方]/dq)=p*d∑[q(k)]/dq=p*d(1/(1-q))/dq=p/(1-q)^2=1/p
几何分布与超几何分布的数学期望与方差公式 都在这里了
二项分布和超几何分布算出来的数学期望为什么一样？
超几何分布的数学期望和方差的算法 1、期望值计算公式：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、方差计算公式：V(X)=X1^。
