概率论中均匀分布的数学期望和方差该怎么求啊？ 均匀分布2113的期望：均匀分布的期望是取值区间[a，b]的中5261点(a+b)/2。4102均匀分布的方差：var(x)=E[X2]-(E[X])2var(x)=E[X2]-(E[X])2=1/3(a2+ab+b2)-1/4(a+b)2=1/12(a2-2ab+b2)=1/12(a-b)2若X服从[2，4]上的均1653匀分布，则数学期望EX=（2+4）/2=3；方差DX=（4-2）2/12=1/3。扩展资料1、标准均匀分布若a=0并且b=1，所得分布U（0，1）称为标准均匀分布。标准均匀分布的一个有趣的属性是，如果u1具有标准均匀分布，那么1-u1也是如此。2、相关分布（1）如果X服从标准均匀分布，则Y=Xn具有参数（1/n，1）的β分布。（2）如果X服从标准均匀分布，则Y=X也是具有参数（1，1）的β分布的特殊情况。（3）两个独立的，均匀分布的总和产生对称的三角分布。参考资料来源：-均匀分布
概率论与数理统计方差公式推导 对于一个总体而言，在一定时间空间条件下，其参数E(X)是一定的，是常量，所以E(E(X)^2)=E(X)^2，E(XE(X))=E(X)E(X)E(x^2-2xE(x)+(E(x))^2)E(X^2)-2E(XE(X))+E(E(X)^2)E(X^2)-2E(X)^2+E(X)^2E(X^2)-E(X)^2
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
概率论求数学期望和方差 X(i)：第i 次抽取时卡片的号，则E（X(i)）=(1+2+.+n)/n；D（X(i)）=E（X^2(i)）-E（X(i)）=(1^2+2^2+.+n^2)/n-(1+2+.+n)/n又X=X(1)+X(2)+.+X(n)，根据期望和方差的性质E（X）=E（X(1)）+E（X(2))+.E（X(n)）=1+2+.+n；D(X)=D（X(1)）+D（X(2))+.D（X(n)）；赶紧自己算一下，累死我眼睛啦
二项分布数学期望和方差公式， 1、二项分布求期望：2113公式：如果r～B(r，p），那么5261E(r)=np示例：沿用上述4102猜小球在哪个箱子的例子，求猜1653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对1道。2、二项分布求方差：公式：如果r～B(r，p），那么Var(r)=npq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方差。Var(r)=npq=4×0.25×0.75=0.75扩展资料由二项式分布的定义知，随机变量X是n重伯努利实验中事件A发生的次数，且在每次试验中A发生的概率为p。因此，可以将二项式分布分解成n个相互独立且以p为参数的（0-1）分布随机变量之和.设随机变量X（k）(k=1，2，3.n)服从（0-1）分布，则X=X(1)+X(2)+X(3).X(n).因X(k)相互独立，所以期望：方差：参考资料来源：-二项分布
概率论 数学期望与方差 概率论是研究随机变量，随机事件，随机函数，随机过程等理论方法和统计规律的一门科学，在科学研究和国民经济中发挥越来越重要的作用。掌握好这门科学并能灵活运用就可以做许多许多工作！下面提一个问题：对一个参数 x 测量 n次，得到 n个数据：x？，x？，.，x？。对 n个数据如何处理得到一个具有某种精度意义的统计量。为此构造一个均方误差：均方误差：Q(μ)=(1/n)Σ(i=1->；n)(x？-μ)2 为使均方误差Q(μ)取极小的 μ值就作为参数x的估计值，它就被称之为数学期望：dQ(μ)/dμ=(2/n)Σ(i=1->；n)(x？-μ)=0从中解出：μ=(1/n)Σ(i=1->；n)x？它就是所说的数学期望：E(x)=μ-用它代表参数 x测量值可期望均方误为最小。方差：σ2=(1/n)Σ(i=1->；n)(x？-μ)2变异系数：v=σ/μ-用于不同物理量间分散度的比较！
概率论 数学期望与方差
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
数学概率所有的公式 以及数学期望和方差的关系公式 最好有图文或手写 这样可以吗
