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期望e(x^2)
E( X)与
E( X^2)
的区别是什么?
答:
区别:1、数值不同E(X)=E(X),而
E(X^2)
=D(X)+E(X)*E(X)。2、代表的意义不同,E(X)表示X的
期望
,而E(X^2)表示的是X^2的期望。3、求解的方法不同,E(X^2)的求解为x^2乘以密度函数求积分,E(X)的求解为x乘以概率密度然后求积分。
E(X)和
E(X^2)
有什么区别,
答:
E(X)是X的
期望
值,如果X等概率地取0,1,2,3,4,那么E(X)=(0+1+2+3+4)/5=2
E(X^2)
是x^2的期望值,如果X等概率地取0,1,2,3,4,那么E(X^2)=(0^2+1^2+2^2+3^2+4^2)/5=6
知道
期望
,求方差,希望可以有详细过程
答:
离散变量的
期望E(x
)=x1*P1+
X2
*P2+...=0x0.1+1x0.6+2x0.3=1.2;方差D(x)=
E(x^2)
-[E(x)]^2; (小技巧:可以用“平方”来记:平方的期望减去期望的平方)E(x^2)=0x0.1+1x0.6+4x0.3=1.8;D(x)=1.8-1.2^2=1.8-1.44=0.36;
泊松分布求
E(X^2)
的过程有一处不明白
答:
由于求
期望
实际就是求平均值,所以
E(X^2)
=E[X*X]=E[X*X]+E(X)-E(X)=E[X*X+X-X]=E[X(X-1)+X]E[X(X-1)+X]=E[X(X-1)]+E(X)即:和的平均值=平均值的和
知道x的
期望
和方差,求x^2的期望。例如E(x)=5,D(x)=4,求
E(x^2)
答:
用式子var(x)=
e(x2)
-e(x)2即可。
期望
是什么意思?
答:
求
e(x^2)
的
期望
,实际上就是求x^2的平均值。具体操作是,将每个x值平方,然后求这些平方值的平均数。在概率论和统计学中,期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。换句话说,期望值像是随机试验结果的“加权平均值”,其中权重是每个结果发生的概率。1. 离散变量的期望: 对于离散随机变量...
...
期望
的关系公式DX=EX^2-(
EX)^2
不太清楚
E(X^2)
=什么 举例说明_百度...
答:
D
(X)
=E{[X-E[X]]^2} =E{
X^2
-2*X*E[X]+E[X]^2} =E[X^2]-E{2*X*E[X]}+E{E[X]^2} =E[X^2]-2*E[X]*E[X]+E[X]^2 =X[X^2]-E[X]^2 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...
概率论中E(X平方)跟
E(X)
平方有区别吗?
答:
2、平方的
期望
是x^2乘以密度函数求积分,期望的平方是求完期望在算平方。离散型的方差也很明白了。也就是各个取值减去期望后平方在乘以对应的概率。3、方差是E(x-
Ex
)^2=
E(x^2)
-(Ex)^2,也就是平方的期望减去期望的平方。二者不能混为一谈,平方的期望是x^2乘以密度函数求积分。
X服从正态分布,计算
E(X^2)
,不用方差推导直接用积分怎么算!
答:
具体回答如图:由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于
x
的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
数学
期望
怎么求?
答:
记D(x)为该数据的方差,E(x)为
期望
,则D(x)=
E(x^2)
-[E(x)]^2,这样就可以把E(X²)求出来,或者直接用定义法求也可以。数学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。期望值是基础概率学的升级版,是所有管理决策的过程...
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