数学期望与方差的关系
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。
方差与数学期望的关系 方差指一组数据中每个元素间的离散程度，方差小则离散程度小，反之则大.期望值指一个人对某目标能够实现的概率估计，即：一个人对目标估计可以实现，这时概率为最大(P=1)；反之，估计完全不可能实现，这时概率为最小(p=0).
