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均值和数学期望一样吗
数据的样本
平均值与
总体平均数是否相等?
答:
相等。理论根源是辛钦大数定律,样本之间是独立同分布,当数据样本量很大的时候,样本观测值的
平均值和
总体的
数学期望
是在一个极小的误差范围内。矩估计法, 也称矩法估计,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩(即所考虑的随机变量的幂的期望值)的方程。然后取出一...
高等
数学
:样本
平均值
的
期望
等于总体期望?
答:
你理解得基本正确,但书上也没说错。注意这里说的“一个样本”换句话说就是“任意一组n个数据”。那么对于任意的这样一组数(一个样本),你能算出个
平均值
(X的一个可能取值),那这个所谓的X不就是个随机变量了么?所以有书中给的性质。
数学期望
和方差有什么区别?
答:
其中E(X)为X的
数学期望
。数学期望和方差之间的关系可以通过下面的公式表示:Var(X) = E[ (X - E(X))^2 ] = E(X^2) - [E(X)]^2。换句话说,方差等于随机变量X的平方的数学期望减去数学期望的平方。这个公式表明方差是一个衡量随机变量偏离其
平均值
的度量,当方差较大时,随机变量的取值...
概率问题(
数学期望与
方差)
答:
完整回答:
1
.)不难想像,
数学期望
是 n(1+N)/2。因为取一次的数学期望是(1+N)/2,取n次的和的期望自然是n(1+N)/2;2.)取一次的方差是(N^2 - 1) / 12,因为这是一个均匀离散分布。又因为各次抽取相互独立,n次抽取的和的方差就等于各次方差的和,即n(N^2 - 1) / 12。祝你...
什么是算术
平均值和
平均值的区别?
答:
算术
平均值与
平均值的区别:1、定义不同:样本均值是指在总体中的样本数据的均值。而总体均值又称为总体的
数学期望
或简称期望,是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体
均值和
连续型随机变量的总体均值。2、计算依据不同:样本均值的计算依据是样本个数,总体均值的计算依据是总体的...
任意随机变量均存在
数学期望
对吗
答:
其实
数学期望
就是求个
平均值
!求期望:1、“样本点乘以对应的概率”,2、然后把这些值加起来就是期望了(不过要求总和要收敛哦,你想一个和不收敛,就没了求某个肯定的值了,何来期望)对于任意一个随机变量 它不一定存在期望和方差.例:设x的密度函数为:f(x)=(2/π)(
1
/(1+x^2),x≥0 f...
样本
均值和
总体均值相等吗?
答:
相等。理论根源是辛钦大数定律,样本之间是独立同分布,当数据样本量很大的时候,样本观测值的
平均值和
总体的
数学期望
是在一个极小的误差范围内。矩估计法, 也称矩法估计,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩(即所考虑的随机变量的幂的期望值)的方程。然后取出一...
样本
均值
的
期望
和方差是什么?
答:
样本
均值期望和
样本均值方差推导:E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μ。D(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n²)nσ²=σ²/n。要算样本均值,必有样本。X1,X2,...Xn是样本。
分布列
和数学期望
公式有什么用处呢?
答:
分布列是离散型随机变量的概率分布,
期望
是离散型随机变量的
平均值
。
分布列
和数学期望
公式是什么?
答:
1
、只要把分布列表格中的数字,每一列相乘再相加,即可。2、如果X是离散型随机变量,它的全部可能取值是a1,a2,…,an,…,取这些值的相应概率是p1,p2,…,pn,…,则其
数学期望
E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)+…;均匀分布的期望:均匀分布的期望是取值区间[a,b]的中点(a+b)...
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