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概率分布期望和方差
已知
方差和期望
值如何进行正态
分布
检验
答:
P(X<k)mu是
期望
sigma²是
方差
Z值={(k-mu)*根号n}/sigma 从正太表找Z值对应的
概率
就是P(X<k)如果Z值是负的,那么就根据对称性,用1减去(-Z)的正太表对应值 如果求P(X>k)就用1减去P(X<k)求P(a<X<b)的话 就用P(X<b)-P(X...
求数学
期望和方差
答:
在统计学中,当估算一个变量的
期望
值时,一个经常用到的方法是重复测量此变量的值,然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。在
概率分布
中,期望值
和方差
或标准差是一种分布的重要特征;2、方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数,描述了一个随机变量离其期望值的距离。先算一...
切比雪夫大数定律不是要求每个
随机
变量
期望和方差
都一样吗,C哪里满足...
答:
辛钦大数定理成立的条件:
随机
变量独立同
分布
,EXi=u(即随机变量有相同的期望);棣莫夫-拉普拉斯中心极限定理成立的条件:随机变量服从二项分布(EX=np,DX=npq);勒维-林德伯格中心极限定理成立的条件:随机变量独立同分布,EX=u,DX=b;由此可见,切必雪夫大数定理不要求随机变量有相同的
期望和方差
,而...
正态
分布
计算
期望和方差
公式是什么?
答:
正态
分布
的
期望和方差
计算涉及到
随机
变量的数学特性。对于两个独立的正态分布,我们可以通过其期望值和方差来确定它们的统计特性。以X~N(0, 4)和Y~N(2, 3/4)为例:X的期望E(X)为0,方差D(X)为4;Y的期望E(Y)为2,方差D(Y)为4/3。当两个随机变量独立时,它们的乘积的期望值等于各自...
...0.1,0.1)试求Y=-X+1
及
Z=X的平方的
期望与方差
答:
E(X^4)=0*0.8+1*0.1+16*0.1=1.7 你的对
已知瑞利
分布
为p(x)=2x/bexp(x^2/b),求数学
期望和方差
?
答:
题目中,瑞利
分布
的密度函数应该是“p(x)=(2x/b)e^(-x²/b),(b>0),x>0;p(x)=0,x为其它”。求
期望
值
和方差
的过程是,E(X)=∫(0,∞)xp(x)dx=∫(0,∞)(2x²/b)e^(-x²/b)dx。令x²=bt²/2。∴E(X)=√(b/2)∫(0,∞)t²e^(...
什么是
随机
变量的
方差
,什么是
期望
答:
正态
分布
曲线图δ 值越大μ值不变 ,说明
随机
变量的取值越分散,图像越低或者说越宽。δ²就是正态分布的
方差
,表示随机变量取值的分散程度。δ 值越越小,说明随机变量的取值集中在μ值附近,图像越高或者说越窄。δ 值越大,说明随机变量的取值越分散,图像越低或者说越宽。
...是否仍是正态
分布
?如果是正态分布,
期望和方差
各是什么?
答:
它们的线性组合才会保持正态
分布
。这个特性揭示了正态分布的内在规则,它不仅依赖于单个变量的特性,还受到它们相互关系的深刻影响。总的来说,正态分布的性质并非一成不变,它在独立性与相关性的交织中展现着独特的魅力。通过理解这个原理,我们不仅能更好地处理数据,还能对
概率
世界有更深入的认识。
泊松
分布
的公式是什么?
答:
泊松分布公式是什么?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。此时我们需要这两种分布的期望和方差相近似,即np与npq近似相等的情况。泊松分布公式:随机变量X的
概率分布
为:P{X=k}=λ^k/(k!e^λ)k=0,1,..则称X服从参数为λ...
关于几何
分布与
它的
期望
、
方差
公式
答:
公式: 它分两种情况: 1. 得到1次成功而进行,n次伯努利实验,n的
概率分布
,取值范围为『1,2,3,...』; 2. m = n-1次失败,第n次成功,m的概率分布,取值范围为『0,1,2,3,...』. 由两种不同情况而得出的
期望和方差
如下: E(n) = 1/p, var(n) = (1-p...
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