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数学期望值的公式 最低0.27元开通文库会员,查看完整内容>;原发布者:宁策127离散型如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量的一切可能的取值 与对应的概率 乘积之和称为该离散型随机变量的数学期望[2](若该求和绝对收敛),记为。它是简单算术平均的一种推广,类似加权平均。公式离散型随机变量X的取值,为X对应取值的概率,可理解为数据 出现的频率,则:定理设Y是随机变量X的函数:(是连续函数)它的分布律为 若 绝对收敛,7a64e78988e69d8331333433623736则有:连续型设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x),若积分绝对收敛,则称积分的值 为随机变量的数学期望,记为E(X)。若随机变量X的分布函数F(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。定理若随机变量Y符合函数,且 绝对收敛,则有:该定理的意义在于:我们求 时不需要算出Y的分布律或者概率密度,只要利用X的分布律或概率密度即可。上述定理还可以推广到两个或以上。数学期望,方差的计算公式是? 原始数据:x1,x2,.,xnx 的数学期望:Ex=[∑(i=1->;n)xi]/n(1)x 的方差:D(x)=[∑(i=1->;n)(xi-Ex)2]/n(2)x 的方差:D(x)还等于:D(x)=x的均方值-x的均值Ex的平方(Ex)2,即:D(x)=[∑(i=1->;n)(xi)2]/n-(Ex)2(3)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)^2高中数学期望的两种公式分别是什么? E(x)=x1p1 x2p2…xnpn E(x)=p E(x)=np E(x)=Mn/N
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