样本均值的数学期望和方差怎么算 样本均值是一个统计量，是随机变量，在有了样本观测值之后，样本均值才有对应的观测值。当样本观测值黑没有得到时，我们只能把它作为随机变量对待，这时它就有数学期望、方差等数字特征。
概率题求出数学期望后怎么求方差？ 方差有两种求法第一种：根据定义求设方差=Var(X)则Var(X)=(2-37/10)^2×(3/5)+(3-37/10)^2×(3/10)+(4-37/10)^2×(1/10)第二种：用公式求方差Var(X)=E(X^2)-[E(X)]^2=[(2^2×5/3)+(3^2×3/10)+(4^2×1/10)]-(37/10)^2这两种算法的结果是一样的
0-1分布的参数是变量的情况，怎么求数学期望和方差 数学期望就用那个类似于二项分布的式子算方差就是np那个二项分布式子不会打啊
期望和方差有什么关系 方差表示随机数据离平均值的偏离程度，随机数据与平均值只差呈正态分布，方差越大，随机数据离平均值的偏离程度越大.如果期望值不是平均值，期望与方差没有直接关系.
方差与数学期望的关系公式DX=EX^2-(EX)^2 不太清楚是什么意思 举例说下。谢谢
RT：如何计算方差，要有举例说明 一．方差的概念与计算公式 例1 两人的5次测验成绩如下：X：50，100，100，60，50 E(X)=72；Y：73，70，75，72，70 E(Y)=72.平均成绩相同，但X 不稳定，对平均值的偏离大.方差描述随机。
一个期望和方差的题 既然f(x)=(x^m/m。e^(-x)，x>；=0是密度函数，那么他满足归一性，即是说积分等于1.（事实上这个结论是对的）所以，针对任意的m，x^m*e^(-x）的积分等于m。求期望就是求x*(x^m/m。e^(-x)的积分，利用结论，它等于m+1同理，二阶矩是（m+1）（m+2）那么方差就是m+1了。
协方差怎么计算，请举例说明 cov(x，y)=EXY－EX*EY协方差的定2113义，EX为随机变量X的数5261学期望4102，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论1653cov(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举例：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X)=(1.1+1.9+3)/3=2E(Y)=(5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3-4=4.60-4=0.6 σx=0.77D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93X，Y的相关系数：r(X，Y)=Cov(X，Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93)=0.9979表明这组数据X，Y之间相关性很好。扩展资料：协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的。
小弟求教数学期望和典型分布的方差的公式及推导方式
