1.超几何分布的期望和方差公式:E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数,n为样本容量,M为样本总数,N为总体中的个体总数],求出均值,这就是超几何分布的数学期望值。 2.方差公式是V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2[这里设a为期望值]。 3.超几何分布是统计学上一种离散概率分布。 4.它描述了从...
超几何分布期望值的简单公式法,E(X)=(n*M)/N,[其中x是指定样品数,n为样品容量,M为指定样品总数,N为总体中的个体总数],可以直接求出均值。 方差有两种算法:V(X)=(X1-a)^2*P1+(x2-a)^2*P2+...+(Xn-a)*Pn。另一种是V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2。 超几何分布简介: 超...
超几何分布的期望公式为(E(X) = n imes \frac{N}{M}),方差公式为(Var(X) = n imes \frac{N}{M} imes (1 - \frac{N}{M}) imes \frac{(M - n)}{(M - 1)})或(D(X) = \frac{nM(N-n)(N-M)}{N^2(N-1)})。 超几何分布的定义与基本概...
其期望和方差公式如下: 期望(E): E(X) = nK/N 其中: X 是超几何分布中的随机变量,表示成功的次数。 n 是样本容量,即从总体中抽取的样本数量。 K 是总体中成功的数量。 N 是总体的数量。 方差(D): D(X) = nK(N-K)(N-n)/(N^2*(N-1)) 其中: D(X) 是超几何分布的方差。 n、K、N 的...
超几何分布是一种离散概率分布,用于描述不放回抽样的情况。它特别适用于从有限总体中不放回地抽取样本的情况。下面是超几何分布的期望和方差公式: 超几何分布的期望公式: [ E(X) = frac{nM}{N} ] 其中: - ( E(X) ) 是超几何分布的期望值。 - ( n ) 是从总体中抽取的物件数量。 - ( M ) 是...
1.超几何分布的期望: 超几何分布的期望可以表示为:E(X)=n・M/N。其中,n表示抽样数量,M表示可能出现的正事件的数量,N表示样本总数。 2.超几何分布的方差: 超几何分布的方差公式为:VAR(X)=n・M・(N-M)/N・(N-1)。超几何分布的参数和期望相同,n表示抽样数量,M表示可能出现的正事件的数量,N表示...
超几何分布的方差计算公式为: V(X) = (M / N) · (1 - M / N) · (N - n) / (N - 1) 相关定义 · 期望值(均值):一个随机变量分布的中心位置的度量,表示该变量的平均值。 · 方差:一个随机变量分布离散程度的度量,表示该变量与期望值的偏离程度。 超几何分布的性质 · 超几何分布的概率质量...
超几何分布期望值的简单公式法，E(X)=(n*M)/N，［其中x是指定样品数，n为样品容量，M为指定样品总数，N为总体中的个体总数］，可以直接求出均值。方差有两种算法：V(X)=(X1-a)^2*P1+(x2-a)^2*P2+...+(Xn-a)*Pn。另一种是V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2。
3. 当N趋向于无穷大时,超几何分布逐渐逼近二项分布。实际上,二项分布可以看作是超几何分布的连续近似。 4. 超几何分布的期望和方差在统计质量控制、风险评估和决策分析等领域具有重要作用,是评价样本数据波动性和集中趋势的关键指标。 来源于:吕老师
1 1、期望值计算公式：E(X)=(n*M)/N [其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。2、方差计算公式：V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2 [这里设a为期望值]扩展资料：在统计学中，当估算一个变量的期望值时，一个经常用...