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方差与数学期望的关系公式DX=EX^2-(EX)^2 不太清楚E(X^2)=什么 举例说明 数学期望ex求ex2的关系

2020-07-21知识14

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 ^将第一2113个公式中括号内的完全平方打开得到5261DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2)E(X^2)-E(2XEX)+(EX)^2E(X^2)-2(EX)^2+(EX)^2E(X^2)-(EX)^2若随机4102变量X的分布函数1653F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分,则称X为连续性随机变量,f(x)称为X的概率密度函数(分布密度函数)。数学期望 完全由随机变量X的概率分布所确定。若X服从某一分布,也称 是这一分布的数学期望。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: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,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数 。方差与数学期望的关系公式DX=EX^2-(EX)^2不太清楚E(X^2)=什么,举例说明? D(X)=E{[X-E[X]]^2}=E{X^2-2*X*E[X]+E[X]^2}=E[X^2]-E{2*X*E[X]}+E{E[X]^2}=E[X^2]-2*E[X]*E[X]+E[X]^2=X[X^2]-E[X]^2 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。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)^2X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方差与数学期望的关系公式DX=EX^2-(EX)^2 不太清楚E(X^2)=什么 举例说明 D(X)=E{[X-E[X]]^2}=E{X^2-2*X*E[X]+E[X]^2}=E[X^2]-E{2*X*E[X]}+E{E[X]^2}=E[X^2]-2*E[X]*E[X]+E[X]^2=X[X^2]-E[X]^2概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)。已知期望Ex怎么求E(x^2) VarX=E[X^2]-(EX)^2E[X^2]=18E[(X-4)^2]=E[(X-EX)^2]=VarX=2Var(2X-4)=2^2 VarX=8向左转|向右转扩展资料:经济决策假设某一超市出售的某种商品,每周的需求量X在10至30范围内等可能取值,该商品的进货量也在10至30范围内等可能取值(每周只进一次货)超市每销售一单位商品可获利500元,若供大于求,则削价处理,每处理一单位商品亏损100元;若供不应求,可从其他超市调拨,此时超市商品可获利300元。试计算进货量多少时,超市可获得最佳利润?并求出最大利润的期望值。分析:由于该商品的需求量(销售量)X是一个随机变量,它在区间[10,30]上均匀分布,而销售该商品的利润值Y也是随机变量,它是X的函数,称为随机变量的函数。题中所涉及的最佳利润只能是利润的数学期望(即平均利润的最大值)。因此,本问题的解算过程是先确定Y与X的函数关系,再求出Y的期望E(Y)。最后利用极值法求出E(Y)的极大值点及最大值。抽奖问题假设某百货超市现有一批快到期的日用产品急需处理,超市老板设计了免费抽奖活动来处理掉了这些商品。纸箱中装有大小相同的20个球,10个10分,10个5分,从中摸出10个球,摸出的10个球的分数之和即为中奖分数,获奖如下:一等奖 100分,冰柜。方差与数学期望的关系公式DX=EX^2-(EX)^2 不太清楚E(X^2)=什么 举例说明 ^D(X)=E{[X-E[X]]^21132}E{X^2-2*X*E[X]+E[X]^2}E[X^2]-E{2*X*E[X]}+E{E[X]^2}E[X^2]-2*E[X]*E[X]+E[X]^2X[X^2]-E[X]^2概率论中方差用5261来度量随机变量和其数学期望(即均值4102)之间的偏离程1653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。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,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,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5,因而称这随机变量是连续型随机变量。参考资料来源:-方差-数学期望随机变量X的数学期望EX=2,方差DX=4,求EX2的值.答案我看不懂,求教。能教会我的来。 由于DX=EX^2-(EX)^2,所以EX^2=DX+(EX)^2=4+4=8推导的过程:DX=E[(X-E(X))^2]E[X^2-2*E(X)*X+(E(X))^2]E(X^2)-2*E(X)*E(X)+[E(X)]^2E(X^2)-[E(X)]^2

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