数学期望与方差的定义 数学期望与方差的关系

期望和方差的定义及性质 均匀分布U（a，b）的数学期望和方差分别是 数学期望：E(x)=(a+b)/2方差：D(x)=(b-a)2/12数学期望与方差的关系 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：安然无恙203714第3章随机变量的数字特征学习目的与要求：本章主要讨论随机变量的数字特征，概率分布全面地描述随机变量取值的统计规律性，而数字特征则描述这种统计规律性的某些重要特征。本章总的要求是：理解期望与方差的概念，掌握期望与方差的性质与计算，会计算随机变量函数的期望；掌握两点分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布的期望与方差；了解协方差、相关系数的概念和性质，会求相关系数，知道矩与协方差阵的概念及求法。重点内容是：期望、方差、协方差的计算，随机变量函数的数字期望；难点内容是：随机变量函数的数学期望。3.1数学期望与方差3.2协方差、相关系数、协方差矩阵3.3条件数学期望与回归3.4特征函数及其性质3.1数学期望与方差1.随机变量的期望1）离散型随机变量的期望设离散型随机变量的分布律为，则的数学期望（简称均值或期望）为。2）连续型随机变量的期望设连续型随机变量的概率密度为，则随机变量的数学期望（或称期望或均值），记为，即。连续型随机变量函数的数学期望设为连续型随机变量，其概率密度为，又随机变量，则。3）二维随机变量函数的期望若为离散型随机变量，若。数学中的方差定义是什么？ 方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，用字母D表示.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很重要的意义.数学期望和方差的关系？ 方差=E(x2)-E(x)2，E(X)是数学期2113望5261。在概率论和统计学中4102，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘1653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。方差在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。这就是将各个误差将之平方，相加之后再除以总数，透过这样的方式来算出各个数据分布、零散的程度。扩展资料：期望值像是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能状态平均的结果，便基本上等同“期望值”所期望的数。期望值可能与每一个结果都不相等。换句话说，期望值是该变量输出值的加权平均。期望值并不一定包含于其分布值域，也并不一定等于值域平均值。赌博是期望值的一种常见应用。例如，美国的轮盘中常用的轮盘上有38个数字，每一个数字被选中的概率都是相等的。赌注一般押在其中某一个数字上，如果轮盘的输出值和这个数字相等，那么下赌者可以获得相当于赌注35倍的奖金（原注不包含在内），若输出值和下压数字不同，则赌注就输掉了。考虑到38种。数学期望和方差的几条公式 E（2x）等于2ExE（X）+E（Y）=E（X+Y）DX=E（X^2）-(EX)^2根据数学期望方差的不同计算公式 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)^2E(X^2)-2(EX)^2+(EX)^2E(X^2)-(EX)^2

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