期望和方差怎么求?
10个回答
Sievers分析仪
2024-10-13 广告
2024-10-13 广告
是的。传统上,对于符合要求的内毒素检测,最终用户必须从标准内毒素库存瓶中构建至少一式两份三点标准曲线;必须有重复的阴性控制;每个样品和PPC必须一式两份。有了Sievers Eclipse内毒素检测仪,这些步骤可以通过使用预嵌入的内毒素标准...
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1,数学期望:公式离散型随机变量X的取值为 , 为X对应取值的概率,可理解为数据 出现的频率 ,则:
2,方差是实际值与期望值之差平方的平均值,而标准差是方差算术平方根。 [5] 在实际计算中,我们用以下公式计算方差。方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数,即 :,其中,x表示样本的平均数,n表示样本的数量,xi表示个体,而s^2就表示方差。
扩展资料:
在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。
大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。
参考资料:百度百科-方差 百度百科-数学期望
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推荐于2018-03-13
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期望可以由分布列来求,方差是有个公式: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
=E(X^2)-[E(X)]^2
=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}
=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2
=E(X^2)-[E(X)]^2
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2013-07-10
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举例说明 投2枚银币 结果 和概率分别是是 0个正面 (1/2)*(1/2)=1/4 1个正面 2*(1/2)*(1/2)=1/2 2个正面 (1/2)*(1/2)=1/4 所以投出正面的期望就是: 0*(1/4)+1*(1/2)+2*(1/4)=1 也就是说 你大量投掷以后 平均每2个银币中有1个正面 方差=平方期望减期望平方 平方期望也就是各个数字的平方乘概率 再相加 如上面的例子 就是0*(1/4)+1*(1/2)+4*(1/4)=3/2 期望平方 就是期望的平方 就是1的平方=1 所以方差是3/2-1=1/2
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期望(Expectation)和方差(Variance)是描述随机变量的两个重要统计量。
1. 期望:期望是用来衡量随机变量取值的平均值或加权平均值。对于离散型随机变量X,其期望可以通过以下公式计算:
E(X) = Σ(x * P(X = x))
其中,x表示随机变量X可能取的值,P(X = x)表示X取值为x的概率。
对于连续型随机变量X,其期望可以通过以下积分公式计算:
E(X) = ∫ (x * f(x)) dx
其中,f(x)表示X的概率密度函数。
2. 方差:方差是用来衡量随机变量的取值在其平均值周围的离散程度。对于离散型随机变量X,其方差可以通过以下公式计算:
Var(X) = Σ((x - E(X))^2 * P(X = x))
对于连续型随机变量X,其方差可以通过以下积分公式计算:
Var(X) = ∫((x - E(X))^2 * f(x)) dx
其中,E(X)表示随机变量X的期望。
方差的平方根被称为标准差,用来度量随机变量的离散程度。
需要注意的是,期望和方差是针对随机变量的统计量,用于描述随机性和概率分布。具体求解时要根据随机变量的类型(离散型或连续型)和其概率分布选择相应的计算方法。
1. 期望:期望是用来衡量随机变量取值的平均值或加权平均值。对于离散型随机变量X,其期望可以通过以下公式计算:
E(X) = Σ(x * P(X = x))
其中,x表示随机变量X可能取的值,P(X = x)表示X取值为x的概率。
对于连续型随机变量X,其期望可以通过以下积分公式计算:
E(X) = ∫ (x * f(x)) dx
其中,f(x)表示X的概率密度函数。
2. 方差:方差是用来衡量随机变量的取值在其平均值周围的离散程度。对于离散型随机变量X,其方差可以通过以下公式计算:
Var(X) = Σ((x - E(X))^2 * P(X = x))
对于连续型随机变量X,其方差可以通过以下积分公式计算:
Var(X) = ∫((x - E(X))^2 * f(x)) dx
其中,E(X)表示随机变量X的期望。
方差的平方根被称为标准差,用来度量随机变量的离散程度。
需要注意的是,期望和方差是针对随机变量的统计量,用于描述随机性和概率分布。具体求解时要根据随机变量的类型(离散型或连续型)和其概率分布选择相应的计算方法。
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