方差:Var(X) = E(X²) - [E(X)]² 或Σ[(x_i - E(X))² * P(X = x_i)] 1. **数学期望公式** 离散型变量的数学期望是所有可能取值与其对应概率的乘积之和,即加权平均。具体公式为: E(X) = ∑_(i=1)^n x_i ⋅ P(X = x_i) 其中,`x_i` 为变量取值,`P(X = x_i)` 是对应
离散方差的计算公式为D(X) = E(X²) - [E(X)]²,其中E(X)表示随机变量X的期望值,E(X²)是其平方的期望。这一公式通过分解方差的计算过程,提供了一种更高效的方式来计算离散型随机变量的方差。 公式解析 公式中的D(X)代表方差,用于衡量随机变量X的取值与其期望...
离散型方差的计算公式：离散型方差的计算公式：D(X)=E{[X-E(X)]^2}。方差的概念与计算公式，例如两人的5次测验成绩如下：X：50，100，100，60，50，平均值E(X)=72；Y：73，70，75，72，70平均值E(Y)=72。平均成绩相同，但X不稳定，对平均值的偏离大。公式，在数学、物理学、化学、生物学等自然...
离散型随机变量的方差计算公式为 D(X) = E[(X - E(X))^2],也可以简化为 D(X) = E(X^2) - [E(X)]^2。 其中,X 是离散型随机变量,E(X) 是 X 的期望值(即平均值),E(X^2) 是 X 平方的期望值。具体来说: 期望值 E(X):E(X) = ∑ [x × P(X = x)],其中 x 是 X 的可能...
，xₙ，方差的公式是s² = [(x₁ - x̄)²+(x₂ - x̄)²+…+(xₙ - x̄)²] / n。这里面的x̄就是这组数据的平均数。这公式看起来有点复杂其实就像是在给每个数据和平均数的距离做个平方，然后把这些平方加起来，再除以数据的个数。这就好比我们在数小动物们离中间点距离...
离散型随机变量的方差公式可表示为D(X)=E(X²)-[E(X)]²,其核心是通过数学期望的运算揭示数据离散程度。该公式既可用偏差平方的期望值定义,也能通过期望值的代数运算推导得出,为概率统计中衡量波动性的重要工具。 一、方差的基本定义形式 方差描述随机变量偏离期望值的程...
方差公式写作D(X)=E[(X-E(X))²],展开后可以变形为D(X)=E(X²)-[E(X)]²。这个变形公式在实际计算中更方便,避免反复计算差值。比如同样取1、2、3的随机变量,先计算E(X²)=1²×0.2+2²×0.5+3²×0.3=4.3,再用D(X)=4.3-(2.1)²=0.19。 看个具体例子。抛两枚硬币,记正面朝...
离散型随机变量(3)方差公式 D(X)= [ x_1-E(X) ] ^2 ⋅ p_1+ [ x_2-E(X) ] ^2 ⋅ p_2+ ⋯
1 离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E(X)]^2}；（1）=E(X^2) - (EX)^2；（2）（1）式是方差的离差表示，,如果不懂，可以记忆（2）式（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值， 例如： 随机变量X服从“0 - 1”：取0...