设随机变量X具有(0—1)分布,其分布律为P{X=0}=1—p,P{X=1}=p。求D

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E(X)=0×(1-p)+1×p=p,D(X)=E(X-E(X))^2=[(0-p)^2]×(1-p)+[(1-p)^2]×p=p(1-p)

随机变量将事件映射为一个数,随机变量的概率分布反映了各事件发生的可能性。根据随机变量的取值范围,可以区分出离散型随机变量{取值为整数}和连续型随机变量{取值为实数}。事实上还有混合型随机变量,但不在本文讨论的范围之内。

每个离散随机变量的本质特征在于其概率密度函数(或分布律)以及概率分布函数,这一本质同时决定了期望(均值)和方差。

扩展资料:

注意事项:

根据各个样本占总体的比例,确定每层的抽样数量。抽样的各个层次之比等于每个类别之比。

把数据分成n份,n其实等于总数目/组距,然后在每组里都抽出一个数值来,每个数值在此组的位置固定。

学会求平均数和方差,和做正态分布时候的均值和方差类似。可以用散点图和回归直线表示两变量的相互关系。注意方程中a,b的求法。

互斥是两个事件不重合,但是他们发生的概率之和不等于全事件(通俗点,A,B没有交集,P(A)=0.3,P(B)=0.5),对立事件,完全对立,处处针对,P(A)+P(B)=1。

参考资料来源:百度百科-随机变量

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