第一种方法就是直接计算：X^2的期望用它与X期望和方差的关系可以直接求出来 X^3的期望是0因为X的分布是关于0对称的 X^4的期望要用到X^2服从卡方分布这个信息。X^2服从自由度为1的卡方分布，期望是1，方差是2. 代入公式就好。这两个数也可以根据期望和方差的定义利用积分算的。另外一种方法是...
xi的平方的期望计算：EX=0，DX=1，E（X^2）=DX+（EX）^2=1，X服从标准正态分布，X^2服从自由度为1的κ方分布，D（X^2）=2。设X的可能值有N个，则E（X）=求和（Xn/N）=求和（Xn）/N=X可取所有值的平均值（注：因为X是随机的，所以他的每一个可能值被选中的概率是相同的并为1/N...
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。二者不能混为一谈。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，你该晓得怎么算了吧。...
期望的公式:E=X1*P1+X2*P2+X3*P3+.+Xn*Pn 方差的公式:D=(X1-E)的平方*P1+(X2-E)的平方*P2+(X3-E)的平方*P4+. +(Xn-E)的平方*Pn 对于2项分布(例子:在n次试验中有K次成功,每次成功概率为P,他的分布列求数学期望和方差)有EX=np DX=np(1-p) ,n为试验次数 p为成功的概率 对于几何分布...
如果x服从正态分布N，则x平方服从N（u，（σ^2）/n）。因为X1，X2，X3，。。。，Xn都服从N（u，σ^2)，正太分布可加性X1+X2。。。Xn服从N（nu，nσ^2)。均值X=（X1+X2。。。Xn）/n，所以X期望为u，方差D(X)=D（X1+X2。。。Xn）/n^2=σ^2/n。E（Y）=E[X]=-E[X]=...
在概率论和统计学中，数学期望（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。方差与期望相互联系的计算公式如下：D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2 ...
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...
区别：1、数值不同E（X）=E（X），而E（X^2）=D（X）+E（X）*E（X）。2、代表的意义不同，E（X）表示X的期望，而E（X^2）表示的是X^2的期望。3、求解的方法不同，E（X^2）的求解为x^2乘以密度函数求积分，E（X）的求解为x乘以概率密度然后求积分。
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E（X^2）=累加P（Xi^2）*Xi^2。本题P（X^2=1）=P（-1^2=1）+P（1^2=1）=5/6，P（X^2=0）=1/6。所以E（X^2）=5/6*1+1/6*0=5/6。若取Y=X^2，则更好理解，因为Y的取值只有1和0。
正态分布变量的平方的期望在实际应用中具有广泛的意义。首先,在统计学中,它常用于描述数据的离散程度和变异性。通过计算正态分布变量的平方的期望,我们可以了解数据的分布特征和集中趋势,从而对数据进行更深入的分析和解读。 其次,在金融风险管理中,正态分布变量的平方的期望也发...