概率论中E(X平方)跟E(X)平方有区别吗
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二者是有区别的。
1、离散型是取值乘以对应概率求和,连续型是在积分区间上x乘以密度函数的积分。方差是E(x-Ex)^2=E(x^2)-(Ex)^2,也就是平方的期望减去期望的平方。
2、平方的期望是x^2乘以密度函数求积分,期望的平方是求完期望在算平方。离散型的方差也很明白了。也就是各个取值减去期望后平方在乘以对应的概率。
3、方差是E(x-Ex)^2=E(x^2)-(Ex)^2,也就是平方的期望减去期望的平方。二者不能混为一谈,平方的期望是x^2乘以密度函数求积分。
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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。 [6]
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。方差相应的计算公式为:
标准差与方差不同的是,标准差和变量的计算单位相同,比方差清楚,因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。
参考资料来源:百度百科-方差
1、离散型是取值乘以对应概率求和,连续型是在积分区间上x乘以密度函数的积分。方差是E(x-Ex)^2=E(x^2)-(Ex)^2,也就是平方的期望减去期望的平方。
2、平方的期望是x^2乘以密度函数求积分,期望的平方是求完期望在算平方。离散型的方差也很明白了。也就是各个取值减去期望后平方在乘以对应的概率。
3、方差是E(x-Ex)^2=E(x^2)-(Ex)^2,也就是平方的期望减去期望的平方。二者不能混为一谈,平方的期望是x^2乘以密度函数求积分。
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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。 [6]
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。方差相应的计算公式为:
标准差与方差不同的是,标准差和变量的计算单位相同,比方差清楚,因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。
参考资料来源:百度百科-方差
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有啊。E(X²)是说所求期望的一系列数据的每一项进行平方,然后再求期望,E(x)²,是先求期望再来求和的平方的意思。用式子表达是(x²+y²+z²+。。。。。。)与(x+y+z。。。。。)²的差别。。。
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