发布网友 发布时间:2022-04-26 02:20
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热心网友 时间:2023-10-05 06:59
将第一个公式中括号内的完全平方打开得到
DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2)
=E(X^2)-E(2XEX)+(EX)^2
=E(X^2)-2(EX)^2+(EX)^2
=E(X^2)-(EX)^2
若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分,则称X为连续性随机变量,f(x)称为X的概率密度函数(分布密度函数)。
数学期望 完全由随机变量X的概率分布所确定。若X服从某一分布,也称 是这一分布的数学期望。
若X的取值比较集中,则方差D(X)较小,若X的取值比较分散,则方差D(X)较大。
因此,D(X)是刻画X取值分散程度的一个量,它是衡量取值分散程度的一个尺度。
扩展资料:
离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。
变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量。例如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上,k是随机变量。k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数3.5、无理数 ,因而k是离散型随机变量。
如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。
例如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数 等,因而称这随机变量是连续型随机变量。
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。
而当用 作为样本X的方差的估计时,发现其数学期望并不是X的方差,而是X方差的 倍, 的数学期望才是X的方差,用它作为X的方差的估计具有“无偏性”,所以我们总是用 来估计X的方差,并且把它叫做“样本方差”。
参考资料:百度百科——数学期望
参考资料:百度百科——方差
热心网友 时间:2023-10-05 06:59
将第一个公式中括号内的完全平方打开得到
DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2)
=E(X^2)-E(2XEX)+(EX)^2
=E(X^2)-2(EX)^2+(EX)^2
=E(X^2)-(EX)^2追问EX^2是什么
用数据带入说明下
热心网友 时间:2023-10-05 07:00
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。
热心网友 时间:2023-10-05 07:00
D(x)=Σ(xi-x拔)²/n
=Σ(xi)²/n-2Σxi*x拔/n+Σ(x拔)²/n
=Σ(xi)²/n-2*(n*x拔)*x拔/n+Σ(x拔)²/n
=Σ(xi)²/n-2n*(x拔)²/n+n*(x拔)²/n
=Σ(xi)²/n-(x拔)²
=E(x²)-E²(x)