二项分布数学期望和方差公式， 1、二项分布求期望：公式：如果r～B(r，p），那么E(r)=np示例：沿用上述猜小球在哪个箱子的例子，求猜对这四道题目的期望。E(r)=np=4×0.25=1（个），所以这四道题目预计猜。
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
概率分布列 公式 二项分布b（n，p）EX=np Var=np(1-p)泊松分布P（λ）EX=λ Var=λ负二项分布Nb(r，p)EX=r/p Var=r(1-p)/(p^2)指数分布Exp（λ）EX=1/λ Var=1/λ正态分布N（μ，σ^2）EX=μ Var=σ^2均匀分布U（a，b）EX=（a+b）/2 Var=[（b-a）^2]/126个常用的
超几何分布列的数学期望和方差公式 超几何分布的数学期望与方差设随机变量，则 应用组合公式和，得 类似地可得 故
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
超几何分布列的数学期望和方差公式 超几何分布的数学期望与方差 设随机变量，则 应用组合公式和，得 类似地可得 故 恩，终于可以了，不好意思啊，前几天一直显示不出来，现在以图片的形式帮你补上，希望不会。
超几何分布的数学期望和方差的算法 1、期望值计算公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。2、方差计算公式：V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+.Xn^2*Pn-a^2[这里设a为期望值]扩展资料：在统计学中，当估算一个变量的期望值时，一个经常用到的方法是重复测量此变量的值，然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。在概率分布中，期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。在经典力学中，物体重心的算法与期望值的算法十分近似。当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。参考资料来源：-期望值-方差
