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概率中的E和D
概率
论:例一
中的E
(V)
和D
(v)怎么求的啊?
答:
这个就是均匀分布求
E
(X),
D
(X),有公式E(X)=a+b/2=5,D(X)=(b-a)^2/12=100/12
泊松分布的
d
(x)
与e
(x)
答:
泊松分布公式是Var(x)=λ。二项分布的期望
E
(r)=np,方差Var(r)=npq,而泊松分布的期望和方差均为λ。1、
D
(X)指方差,E(X)指期望。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。2、D(X)指方差,E...
D
(X)
与E
(X)括号
里面
是怎么计算的??
答:
这些都是
概率
论的一些简单公式涉及到的公式,你只需要看一看就可以了E(ax+b)=aEx+bD(ax+b)=a^2DxDx=E(x^2)-(Ex)^2把公式熟记于心,以后什么题都不会怕了
二项分布
D
(X)=
E
(X)是什么意思?
答:
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。因为X服从二项分布B(n,p),所以E(X)=np,D(X)=npq而方差D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2,因为E(X^2)=D(X)+[E(X)]^2=npq+(np)^2=np(q+np),即E(X^2)=np(np+q)...
概率
论
与
数理统计
答:
数学期望
E
(X)和方差
D
(X)是
概率
论和数理统计
中的
两个重要概念,用于描述随机变量的数字特征。数学期望E(X)的求法:数学期望E(X)反映了随机变量X取值的平均水平。对于离散型随机变量,数学期望E(X)等于X的所有
可能
取值与其对应的概率的乘积之和。对于连续型随机变量,数学期望E(X)则是X的概率密度...
概率
论:兀(4),E(Y),
D
(Y)怎么算?
答:
...} =
e
^(-4)4{1+2*4/1!+3*4^2/2!+4*4^3/3!+.} =e^(-4)4{[1+4/1!+4^2/2!+4^3/3!.]+[4/1!+2*4^2/2!+3*4^3/3!+...]} =e^(-4)4{e^4+4(1+4/1!+4^2/2!+...)} =e^(-4)4{e^4+4e^4} =4+4^2
D
(Y)=
E
(Y^2)-E(Y)^2=4 ...
泊松分布的
d
(x)
与e
(x)公式
答:
6、你好!离散型随机变量x服从参数λ=3的泊松分布,则ex=λ=3,所以
e
(2x—5)=2ex-5=2*3-5=1。经济数学团队帮你解请及时采纳。
D
(x)和
E
(x)分别指什么?1、D(X)指方差,E(X)指期望。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...
概率
论
与
数理统计第6题
E
(Y),
D
(Y)怎么求
答:
如下图所示,X是二项分布,Y是几何分布
数学期望
E
(X)和方差
D
(X)有什么区别?
答:
数学期望
E
(X)和方差
D
(X)是
概率
论和数理统计
中的
两个重要概念,用于描述随机变量的数字特征。数学期望E(X)的求法:数学期望E(X)反映了随机变量X取值的平均水平。对于离散型随机变量,数学期望E(X)等于X的所有
可能
取值与其对应的概率的乘积之和。对于连续型随机变量,数学期望E(X)则是X的概率密度...
数学期望
E
(X)和方差
D
(X)有什么区别?
答:
数学期望
E
(X)和方差
D
(X)是
概率
论和数理统计
中的
两个重要概念,用于描述随机变量的数字特征。数学期望E(X)的求法:数学期望E(X)反映了随机变量X取值的平均水平。对于离散型随机变量,数学期望E(X)等于X的所有
可能
取值与其对应的概率的乘积之和。对于连续型随机变量,数学期望E(X)则是X的概率密度...
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