已知数学期望，怎样求方差？？ 方程D（2113X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2）-[E（X）]^2，其中5261 E（X）表示数学期望。对于连续型随机4102变量X，若其定义域为（a，b），概率密度1653函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x）dx。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大），若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。扩展资料：期望的性质：其中，X和Y相互独立。参考资料来源：-方差
均方差与标准差的区别？ 均方差和方差不一样。1、含义不同：（1）均方差即标准差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。（2）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。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。2、反映内容不同：（1）标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。（2）方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。3、计算方法不同：（1）标准差公式是一种数学公式。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如下所示：（2）方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，即 其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s^2就表示方差。
协方差怎么计算，请举例说明 cov(x，y)=EXY－EX*EY 协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x，y)=EXY－EX*EY 协方差的定义，EX为随机变量X。
什么是方差？ 方差是在概率论和统计方2113差衡量随5261机变量或一组数据时离散程度的度量4102。概率论1653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。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。扩展资料方差是实际值与期望值之差平方的平均值，而标准差是方差算术平方根。[5]在实际计算中，我们用以下公式计算方差。方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，即其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s^2就表示方差。而当用作为样本X的方差的估计时，发现其数学期望并不是X的方差，而是X方差的倍，的数学期望才是X的方差，用它作为X的方差的估计具有“无偏性”，所以我们总是用来估计X的方差，并且把它叫做“样本方差”。方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差，记作S2。在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。公式可以进一步推导为：其中x为这组数据中的数据，n为大于0的整数。参考资料。
什么是方差？标准偏差？ 标准差(Standard Deviation)各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根。用σ表示。因此，标准差也是一种平均数标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差为17.08分，B组的标准差为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差。关于这个函数在EXCEL中的STDEVP函数有详细描述，EXCEL中文版里面就是用的“标准偏差”字样。但我国的中文教材等通常还是使用的是“标准差”。方差（variance)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。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的 平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。
抽样估计的优良标准是什么？ 抽样估计的优良标准应满足以下三个方面的条件：无偏性。即要求所有可能样本指标的平均数（样本指标的数学期望）与被估计的总体参数之间没有偏差。虽然每一次的样本指标值和。
x，y相互独立时，方差d(xy)等于多少？ D(XY)=D(X)D(Y)解题过程如下：D(XY)=E{[XY-E(XY)]^2}E{X2Y2-2XYE(XY)+E2(XY)}E(X2)E(Y2)-2E2(X)E2(Y)+E2(X)E2(Y)E(X2)E(Y2)-E2(X)E2(Y)如果2113 E(X)=E(Y)=0，那么 D(XY)=E(X2)E(Y2)=D(X)D(Y)，也就是说当 X，Y独立5261，且X，Y的数学期望均4102为零时，X，Y乘积 XY的方差D(XY)等于：D(XY)=D(X)D(Y)需要1653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。扩展资料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。
