已知数学期望，怎样求方差？？ 方程D（2113X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2）-[E（X）]^2，其中5261 E（X）表示数学期望。对于连续型随机4102变量X，若其定义域为（a，b），概率密度1653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。扩展资料：期望的性质：其中，X和Y相互独立。参考资料来源：-方差
样本方差S^2的数学期望怎么求？ 方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，公式即：其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333431363562，xi表示个体，而s^2就表示方差。方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差，记作S2。在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。扩展资料：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。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同。
样本方差S^2的数学期望怎么求？ 看错题目了。我晕。先修改如下。E（s^2)=D(x)=∑xE(x-E(x)^2)好好看下中心距和原点距的定义和概念就明白了。
关于样本均值的数学期望和样本均值的方差在实际生活中的含义 方差主要科学实验和工程上，比如不同实验条件下，样本【白鼠、炼钢的钢样等】与期望值的偏差等等，在炼钢的时候我们根据经验知道不同特性【硬度、弹性等】的钢与温度区间对应，这个区间可能几乎是一点，也可能是一个非常小的区间，我们生产的期望是尽快确定这个区间或点，以减少实验次数或加快实验进度等，如果没有数学指导，我们可能要进行很多次、非常繁杂、很费时间的样本生产试验…而如果能够对某一阶段的实验数据进行精确或大概【预估】的数学计算【本身方差与期望就来自于实际生活中，有一定先验性】，而方差等就能很好反应如炼钢等生产实验的特性或趋势，因为实验都有过程，所以我们就很期望尽快或确定的时间内完成实验，这个时候数学期望的计算就大有用途：毕竟这个期望或预估是来自于经验【类同或完全相异的样本】和实验数据，所以在实践指导中是有偏差的，但是有了这些计算，就可以更好制定计划、安排生产等，提供决策基础数据，避免盲目，可以有效缩短周期、更有目的性，在这里的数学期望是预测试炼次数的，同时就可以计算温度区间【每次增加温度0.1度或1度或10度等】，如果没有数学计算，我们的实验就完全是在碰运气，而有了计算，得到理论上的数学期望值【样本若完全非线性且差异特大就不。
数学期望和方差的关系？ 方差2113=E(x2)-E(x)2，E(X)是数学期望5261。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期4102望）是试验中每1653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。方差在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。这就是将各个误差将之平方，相加之后再除以总数，透过这样的方式来算出各个数据分布、零散的程度。扩展资料：期望值像是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能状态平均的结果，便基本上等同“期望值”所期望的数。期望值可能与每一个结果都不相等。换句话说，期望值是该变量输出值的加权平均。期望值并不一定包含于其分布值域，也并不一定等于值域平均值。赌博是期望值的一种常见应用。例如，美国的轮盘中常用的轮盘上有38个数字，每一个数字被选中的概率都是相等的。赌注一般押在其中某一个数字上，如果轮盘的输出值和这个数字相等，那么下赌者可以获得相当于赌注35倍的奖金（原注不包含在内），若输出值和下压数字不同，则赌注就输掉了。考虑到38种。
关于样本均值的数学期望和样本均值的方差的现实例子意义 以下样本均值我用X-来表示 首先E（X-）=μ，D（X-）=1/n*σ^2 这个式子的推导我是知道的，但是我仅仅只能通过笔算。
设X1，X2……Xn是总体X的一个样本，如果总体的数学期望和方差都存在，即E(X)=μ，求 1、E(X')=u，D(X')=σ2/n，E(S2)=DX，2、最大似然估计：a=-1-n/(lnx1+lnx2+.+lnn)矩估计：a=(1-2X')/(X'-1)X'代表X-好多符号显示不了，
