E(X2)=0×0.1+1×0.3+22×0.3+32×0.2=3.3D(X)=E(X2)-E2(X)=3.3-1.52=1.05D(2X-4)=4D(X)=4.2. 离散型随机变量概率分布为:P(X=xi)=pi,i=1,2,…,E(X)= ixipi.D(X)=E(X2)-E2(X). 本题考点:离散型随机变量分布律的应用. 考点点评:考察离散型随机变量分布律及均值,方差的求解方法...
首先，我们来揭示一个关键的公式推导过程：当我们将方差的定义展开(DX)，会得到E(x^2) - 2 * E(x) * E(x)^2。这里，E(x) 表示期望值，而E(x^2) 是随机变量平方的期望值。经过简化，我们可以得出方差与期望的直接关系：DX = E(x^2) - (E(x))^2。这是理解随机变量分布性质的重要...
幂可表示如下:E^2 用计算器算吹
E(X^2)是X^2的期望。比如,P{X=1}=2/3,P{X=0}=1/6,P{X=-1}=1/6。EX=1*2/3+0*1/6+(-1)*1/6=2/3-1/6=1/2。EX^2=1^2*2/3+0^2*1/6+(-1)^2*1/6=2/3+1/6=5/6。DX=EX^2-【EX】^2=5/6-(1/2)^2=7/12。但是根据期望的定义:EX=累计所有的P(Xi)*Xi。所以...
1. 确定随机变量X的概率分布。2. 计算X每个可能取值的平方与其对应概率的乘积。3. 求得所有可能的乘积之和，即为E。在概率论与数理统计中，数学期望用于描述随机变量的平均值。当需要计算随机变量X的平方的数学期望E时，首先要明确X的概率分布。这意味着要清楚X所有可能的取值以及每个取值对应的概率。...
具体回答如图：由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
在概率论与数理统计中，计算数学期望E(X^2)的方法取决于随机变量的类型。对于离散型随机变量X，其平方的期望值由公式E(X^2) = ∑((xi)^2) * pi给出，这里的(xi)是可能的取值，pi是对应的概率。而对于连续型随机变量，E(X^2)则通过定积分计算，即E(X^2) = ∫(x^2) * f(x) dx，...
积分公式e的x2次方，首先我们需要知道这个公式的确切形式。基本形式如下：∫e^x^2 dx这是一个相对比较复杂的积分，要想解决这个积分问题，需要了解高等数学知识。事实上，这个积分在数学上没有任何求解的精确方法，也就是说它是不可能得到使用有限项基本函数来表示的。但是，有很多数值方法和近似方法来求...
由于D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，可得E(X^2)=D(X)+[E(X)]^2。代入D(X)和E(X)的表达式，得到E(X^2)=npq+(np)^2=np(q+np)，即E(X^2)=np(np+q)。这个公式在统计学中非常有用，能够帮助我们计算出随机变量X的平方的期望值。二项分布具有独特的图形特点，当(n+1)p不为整数...
e的2x次方等于e的x次方的平方，即两个e的x次方相乘。用字母这样表示：e^x*e^x=e^2x。关于e^2x的相关问题：xe的2x次方是无穷小量，如果在x→0时，f(X)=0，则称f(X)=0是当x→0时的无穷小量，简称无穷小。无穷小就是以数零为极限的变量。确切地说，当自变量x无限接近x0(或x的绝对值...