设随机变量X的数学期望EX存在，且EX=a，EX平方=b，若c为常数，则D（cX）= D(cX)c虏D(X)c虏(E(X虏)-(EX)虏)c虏(b-a虏)
数学期望和方差的几个推广公式？ 对于2项分布(例子：在n次试验中有K次成功，每次成功概率为P，他的分布列求数学期望和方差)有EX=np DX=np(1-p)n为试验次数 p为成功的概率对于几何分布(每次试验成功概率为P，一直试验到成功为止)有EX=1/P DX=p^2/q还有任何分布列都通用的DX=E(X)^2-(EX)^2
概率论里的EX DX分别表示什么 D（X）指方差，2113E（X）指期望。方差是在概5261率论和统计方差衡量随机变量或一组4102数据时离散程度的1653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，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。方差与期望相互联系的计算公式如下：D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2扩展资料：对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为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。参考资料：—数学期望参考资料：—方差
若X~B(n，p) ，那么EX=？DX=？ 您好，很荣幸为您解答问题.您的问题设计概率与统计.首先进行解释：X~B(n，p)的意识X服从二项分布.EX为X的均值或者说为数学期望.在数值上分多种情况 当X满足两点分布，EX=np（这也是考试要求的内容，其他的考.
怎么求分布列和数学期望
重复做一系列独立试验，每次试验成功的概率为p（0＜p＜1），试验做到第n次成功停止，求试验次数X的数学期望EX． X的可能取值为n，n+1，n+2，…当X=n+k时，表示试验进行了n+k次，在最后一次取得成功的前n+k-1次中，已经失败了k次，同时成功了n-1次，因而有P{X＝n+k}＝Cn？1n？k？1pn(1？p)k(k＝0，1，2，…)，显然1＝∞k＝0P{X＝n.
概率论中，X~P(n，p)，那么期望和方差分别和N，P是什么关系 X~b(n，p)表示随机变量X服从参数为n，p的二项分布，p(n，p)是什么？如果X服从二项分布，那么X的数学期望EX=np，方差DX=np(1-p)。
X服从二项分布，求X平方的数学期望 B（n，p)，EX=np，DX=np(1-p)E【X2】=DX+（EX）2所以E【X2】=np(1-np)+(np)2
最好全一点，二项分布期望和方差的公式 二项分布期望：Ex=np 方差：Dx=np（1-p）（n是n次独立事件 p为成功概率）两点分布期望：Ex=p 方差：Dx=p（1-p）对于离散型随机变量：若Y=ax+b也是离散，则EY=aEx+bDY=(a^2)*Dx期望通式：Ex=x1*p1+x2*p2+.+xn*pn方差通式：Dx=(x1-Ex)^2*p1+.(xn-Ex)^2*pn
数学期望和方差的几条公式
