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如何求随机变量的方差
求离散型
随机变量的方差
视频时间 02:25
概率论中两个独立的
随机变量
其差
的方差
为什么等于方差的和
答:
公式D(kX)=k²D(X)所以D(X-Y)=D(X)+D(-Y)=D(X)+(-1)²D(Y)=D(X)+D(Y)。D(X+Y)=DX+DY;D(X-Y)=DX+DY。D(X-Y)=D{X+(-1)*Y}=D(X)+(-1)^2*D(Y)=D(X)+D(Y)说明:由于X,Y相互独立,所以交叉项目COV(X,Y)=0 ...
X1,X2,...,Xn是独立
随机变量
,都服从N(u,西格玛^2), 求∑[(Xi-X拔)^...
答:
方差
为σ^2;解答如下:E{ ∑(Xi-X拔)^2 }=nEXi^2-nEX拔=σ^2+nμ^2-nμ;EXi^2=DXi+(EXi)^2;E{ ∑(Xi-u)^2 }=σ^2;
n个服从几何分布的独立同分布
随机变量
,加起来之后
的方差怎么求
答:
你好!根据性质,它们和
的方差
等于各
变量方差
之和,每个几何分布的方差是(1-p)/p^2,所以总的方差是n(1-p)/p^2。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
随机变量x服从二项分布B(n,p),
求随机变量
Y=e^(kX)的数学期望和
方差
?
答:
X -- B(n,p)P(x)= C(n,x)p^x (1-p)^(n-x)Y = e ^ (kx)E(Y)= 所有的y求和Σ y P(y)= 所有的x求和Σ e ^ (kx)P(x)= 所有的x求和Σ e ^ (kx)[C(n,x)p^x (1-p)^(n-x)]= 所有的x求和Σ C(n,x)(p e^k)^ x (1-p)^(n-x)把 e ^(kx)写成 ...
离散型
随机变量的方差
性质
答:
期望是线性的 所以EY=aEX-b
方差
有下面的性质(我习惯用Var表示方差)Var(aX) = a^2*VarX Var(X+a)=VarX DX一般表示的是标准差 D(aX) = aDX D(X+a)=DX
如何求
两个分布
的方差
的和与差?
答:
为连续型,其
随机变量
之积等于各
变量的
期望之积。即:E(XY)=E(X)*E(Y)。2、随机变量X,分布为F,则方差D(X)=E(X-E(X))^2。3、随机变量X,Y,则方差D(XY)=E(X^2*Y^2)-[E(XY)]^2。4、各种分布的特征与表示,如正态分布Y~N(u,a^2),u表示均值,a^2表示Y
的方差
。
已知概率密度函数,它的期望和
方差如何计算
答:
已知概率密度函数,它的期望:已知概率密度函数,它
的方差
:
如何求随机变量
X与其期望的乘积的数学期望?
答:
假设有一个离散型
随机变量
X,它有三个可能的取值:1、2、3,对应的概率分别为0.2、0.5、0.3。首先计算数学期望E(X):\(E(X) = 1 \times 0.2 + 2 \times 0.5 + 3 \times 0.3 = 0.2 + 1 + 0.9 = 2.1\)。然后
计算方差
D(X):\(D(X) = (1 - 2.1)^2 \times 0...
随机变量的
期望和
方差
是什么?
答:
期望可以理解为这个变量的平均值。是对随机变量本身客观价值的一种表现,因为随机无法确定,大家心里需要有个数,这个随机的因素到底围绕的哪条线变化,期望就是那条线
方差
则是另一种特征,他描述的是
随机变量的
波动性围绕着期望波动的大小,方差越大,说明这个事变数越大,容易偏离平均值很远。随机变量的...
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