D(X)=E(x^2)-E(x)^2这个公式的意思
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e(x^2)是x^2的期望.
比如,p{x=1}
=
2/3,
p{x=0}
=
1/6,
p{x=-1}
=
1/6.
ex
=
1*2/3
+
0*1/6
+(-1)*1/6
=
2/3
-
1/6
=
1/2.
ex^2
=
1^2*2/3
+
0^2*1/供唬垛舅艹矫讹蝎番莽;6
+
(-1)^2*1/6
=
2/3
+
1/6
=
5/6.
dx
=
ex^2
-
[ex]^2
=
5/6
-
(1/2)^2
=
7/12
比如,p{x=1}
=
2/3,
p{x=0}
=
1/6,
p{x=-1}
=
1/6.
ex
=
1*2/3
+
0*1/6
+(-1)*1/6
=
2/3
-
1/6
=
1/2.
ex^2
=
1^2*2/3
+
0^2*1/供唬垛舅艹矫讹蝎番莽;6
+
(-1)^2*1/6
=
2/3
+
1/6
=
5/6.
dx
=
ex^2
-
[ex]^2
=
5/6
-
(1/2)^2
=
7/12
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随机变量X的方差等于X^2的期望值减去X期望值的平方。最简单的特例是:一组数的方差等于各自平方的平均值减去平均值的平方
一般的随机变量可以粗略地理解成一组无穷多个数。因为数有无穷多个,没法直接用加法定义平均值,就改用积分-即加法在无穷情况下的推广-定义,名字改叫期望值;方差也一样,没法直接用加法定义,就改用积分。但上面的性质(方差等于各自平方的平均值减去平均值的平方)此时仍然保留,就是你写的那个公式
一般的随机变量可以粗略地理解成一组无穷多个数。因为数有无穷多个,没法直接用加法定义平均值,就改用积分-即加法在无穷情况下的推广-定义,名字改叫期望值;方差也一样,没法直接用加法定义,就改用积分。但上面的性质(方差等于各自平方的平均值减去平均值的平方)此时仍然保留,就是你写的那个公式
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