数学概率ex与dx公式

冷宋左2480方差与期望的关系公式
纪先文18067858556 ______ 方差与期望的关系公式:DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2).方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量.概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度.统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数.在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每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.需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等.期望值是该变量输出值的平均数.期望值并不一定包含于变量的输出值集合里.

冷宋左2480数学概率公式 -
纪先文18067858556 ______ 等可能事件:P(A)=m/n 互斥事件:P(A+B)=P(A)+P(B) P(A·B)=0 独立事件:P(A·B)=P(A)·P(B) 等n次独立重复实验:Pn(k)=二项式分布公式(不会写上下数字,不好意思,自己看一下书) 概率的性质 性质1.P(Φ)=0. 性质2(有限可加性)....

冷宋左2480概率论里的EXDX分别表示什?概率论里的EXDX分别表示什么
纪先文18067858556 ______ D(X)指方差,E(x)指期望. E(X)说简单点就是平均值,具体做法是求和然后除以数量. D(X)就是个体偏离期望的差,再对这个差值进行的平方,最后求这些平方的期望.具体操作是,(个体-期望),然后平方,再对这些平方值求平均值. D(X)=E[X-E(X)]^2 =E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2} =E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2 亲,如果我的回答对您有帮助,请赐个好评吧.谢谢!

冷宋左2480设随机变量X的概率分布为……求EX,DX,E(X - 1)^2 -
纪先文18067858556 ______[答案] EX=1/3+1/3+1/2+1+7/6= EX^2=1/3+2/3+3/2+6+49/6= DX=EX^2-(EX)^2= D(X-1)=DX E(X-1)=EX-1 E(x-1)^2=D(X-1)+(E(X-1))^2

冷宋左2480求解(高中数学):若X~B(n,p) ,那么EX=? DX=? (请写出详细答案,谢谢) -
纪先文18067858556 ______ 您好,很荣幸为您解答问题. 您的问题设计概率与统计. 首先进行解释: X~B(n,p) 的意识X服从二项分布. EX为X的均值或者说为数学期望.在数值上分多种情况 当X满足两点分布,EX=np(这也是考试要求的内容,其他的考试不作要求,不过联练习题中偶尔会有,到时候再总结不晚) 当X满足二项分布,也就是说X~B(n,p),则EX=X1*p1+X2*p2+`````+Xn*pn,其中Xi为每个项的值,pi为该项对应的概率. DX为方差,也是在树枝上分为多种情况. 您说说的二项分布情况中,DX=np(1-P). 很荣幸为您解答问题,望采纳~

冷宋左2480函数密度的ex怎么求
纪先文18067858556 ______ 函数密度的ex求法是用公式E(X)=∫xf(x) dx=∫x/(b-a)求得.连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数.而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分.当概率密度函数存在的时候,累积分布函数是概率密度函数的积分.一般来说概率密度函数以小写标记.

冷宋左2480设投篮命中的概率为0.55,X表示首次命中时的投篮次数,求EX,DX -
纪先文18067858556 ______ 该问题属于几何分布:EX=1/p,方差DX=(1-p)/p^2,其中p=0.55.EX=20/11, DX=1.4876.

冷宋左2480随机变量X服从参数为1/3的两点分布,Dx= Ex= -
纪先文18067858556 ______ X服从参数为1/3的两点分布0 12/3 1/3EX=0*2/3+1*1/3=1/3DX=E(X^2)-[E(X)]^2=0*2/3+1*1/3-(1/3)^2=2/9

冷宋左2480有密度函数怎么求期望
纪先文18067858556 ______ 有密度函数求期望公式:DX=EX^2-(EX)^2 .在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每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.随机变量(randomvariable)表示随机试验各种结果的实值单值函数.随机事件不论与数量是否直接有关,都可以数量化,即都能用数量化的方式表达.随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象.例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例.