离散型随机变量的期望和方差是什么?
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离散型随机变量的方差:
D(X) = E{[X - E(X)]^2}.(1)
=E(X^2) - (EX)^2.(2)
(1)式是方差的离差表示法。
(2)式表示:方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。
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。
方差统计
方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义,并有不同的公式,在统计描述中,方差用来计算每一个变量(观察值)与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零,离均差平方和受样本含量的影响,统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。
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比如说P(x=k)=1/k^2,(k=1、2 )这样求期望就是求一个发散的无穷级数的和函数的问题,所以就不存在了。离散型随机变量的概率和必定等于1。对于具有可数个样本点来说,可以断言其中无穷多个样本点的概率小于任意值。但问题在于无论是期望还...
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