d(x)与e(x)公式是什么?

如题所述

D(X)指方差,E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值,具体做法是求和然后除以数量。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。

1、设C为常数,则D(C)=0(常数无波动);

2、D(cx)=C2D(x)(常数平方提取);

证:

D(-X)=D(X),D(-2X)=4D(X)(方差无负值)

3、当X、Y相互独立时,故第三项为零。

统计学意义

当数据分布比较分散(即数据在平均数附近波动较大)时,各个数据与平均数的差的平方和较大,方差就较大;当数据分布比较集中时,各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大,数据的波动越大;方差越小,数据的波动就越小。

样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差;样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量,样本方差或样本标准差越大,样本数据的波动就越大。

方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数,它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根,用S表示。

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第1个回答  2021-02-24

D(X)指方差,E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值,具体做法是求和然后除以数量。

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。

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的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。

扩展资料

方差的性质

1、设C为常数,则D(C)=0(常数无波动);

2、D(cx)=C2D(x)(常数平方提取);

证:

D(-X)=D(X),D(-2X)=4D(X)(方差无负值)

3、当X、Y相互独立时,故第三项为零。

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第2个回答  2021-02-24

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

数学期望为设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差,而σ(X)=D(X)^0.5(与X有相同的量纲)称为标准差(或方差)。

扩展资料:

对于固定的n以及p,当k增加时,概率P{X=k}先是随之增加直至达到最大值,随后单调减少。可以证明,一般的二项分布也具有这一性质,且:

当(n+1)p不为整数时,二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值;

当(n+1)p为整数时,二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。 

参考资料来源:百度百科-二项分布

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第3个回答  2021-05-02
D(X)指方差,E(x)指期望。
E(X)说简单点就是平均值,具体做法是求和然后除以数量。
D(X)就是个体偏离期望的差,再对这个差值进行的平方,最后求这些平方的期望。具体操作是,(个体-期望),然后平方,再对这些平方值求平均值.
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本回答被网友采纳