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
期望和方差怎么求？ 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：流空lx期望与方差的相关公式2113-、数学期望的5261来由早在17世纪，有一个4102赌徒向法国著名1653数学家帕斯卡挑战，给他出了一道题目，题目是这样的：甲乙两个人赌博，他们两人获胜的机率相等，比赛规则是先胜三局者为赢家，赢家可以获得100法郎的奖励。当比赛进行到第三局的时候，甲胜了两局，乙胜了一局，这时由于某些原因中止了比赛，那么如何分配这100法郎才比较公平？用概率论的知识，不难得知，甲获胜的概率为1/2+(1/2)*(1/2)=3/4，或者分析乙获胜的概率为(1/2)*(1/2)＝1/4。因此由此引出了甲的期望所得值为100*3/4=75法郎，乙的期望所得值为25法郎。这个故事里出现了“期望”这个词，数学期望由此而来。定义1若离散型随机变量可能取值为（=1，2，3，…），其分布列为（=1，2，3，…），则当<；时，则称存在数学期望，并且数学期望为E=，如果=，则数学期望不存在。定义2期望：若离散型随机变量ξ，当ξ=xi的概率为P（ξ=xi）=Pi（i=1，2，…，n，…），则称Eξ=∑xipi为ξ的数学期望，反映了ξ的平均值.期望是算术平均值概念的推广，是概率意义下的平均.Eξ由ξ的分布列唯一确定.二、数学期望的性质（1）设C是常数，则E。
超几何分布的数学期望和方差怎么算 X~H(n，M，N)例 N个球 有M个黑e68a84e8a2ad62616964757a686964616f31333433636234球 取 n个黑球则 EX=nM/NDX=nM/N*(1-M/N)*(N-n)/(N-1)其实可以和二项分布类比的.二项分布就是超几何分布的极限①若随机变量X服从参数为n，p的二项分布，则EX=np，DX=np(1-p)②若随机变量X服从参数为N，M，n的超几何分布，则EX=nM/N超几何分布的方差①若随机变量X服从参数为n，p的二项分布，则EX=np，DX=np(1-p)②若随机变量X服从参数为N，M，n的超几何分布，则EX=nM/N超几何分布的方差D（X）=np（1-p）*（N-n）/（N-1）扩展资料：证明：引理一：∑{C(x，a)*C(d-x，b)，x=0.min{a，d}}=C(d，a+b），考察（1+x)^a*（1+x)^b中x^d的系数即得。（另：还可以由超几何分布1=∑P(X=K)，k=0，1，2.n得）引理二：k*C(k，n)=n*C(k-1，n-1），易得。正式证明：EX=∑{k*C(k，M)*C(n-k，N-M)/C(n，N)，k=0.min{M，n}}1/C(n，N)*∑{M*C(k-1，M-1）*C(n-k，N-M)，k=1.min{M，n}}（提取公因式，同时用引理二变形，注意k的取值改变）M/C(n，N)*∑{C(k-1，M-1）*C(n-k，N-M)，k=1.min{M，n}}（提取，整理出引理一的前提）M*C(n-1，N-1）/C(n，N)（利用引理一）Mn/N（化简即得）参考资料来源：-超几何分布
