期望方差的计算公式 期望方差的计算公式大学

时间:2023-12-26 15:30:39 推荐 762

方差和期望的关系公式是什么?

方差和期望的关系公式:DX=EX^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)。

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将第一个公式中括号内的彻底平方打开得到: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,离散型随机变量与连续型随机变量基本上由随机变量取值范围(取值)确定。

方差计算注意事项

协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差,而不是不同样本之间的。(结合下面的2理解,每个样本有不少特征,每个特征算是一个维度)。

依照公式,计算协方差需要计算均值,那是按行计算均值依然按列,协方差矩阵是计算不同维度间的协方差,要时间牢记这一点。

高中数学期望和方差公式分别是什么?

方差公式:S^2=〈(M-x1)^2+(M-x2)^2+(M-x3)^2+…+(M-xn)^2〉╱n

平均数:M=(x1+x2+x3+…+xn)/n(n表示这组数据个数,x1、x2、x3……xn表示这组数据具体数值)。

期望的公式:E=X1*P1+X2*P2+X3*P3+.+Xn*Pn

扩展资料

需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。

大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎确信地收敛于期望值。

期望的计算公式和方差的公式分别是什么?

D(X)=E(X^2)-[E(X)^2]

^期望能够由分布列来求,方差是有个公式:

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

=E(X^2)-[E(X)]^2

扩展资料:

关于连续型随机变量X,若其定义域为(a,b),概率密度函数为f(x),连续型随机变量X方差计算公式:

D(X)=(x-μ)^2f(x)dx

方差刻画了随机变量的取值关于其数学期望的离散程度。(标准差、方差越大,离散程度越大)

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。

于是,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。

参考资料来源:百度百科-方差

数学期望和方差的公式是什么啊?

代入公式。在[a,b]上的均匀分布,期望=(a+b)/2,方差=[(b-a)^2]/2。代入直截了当得到结论。假如不明白均匀分布的期望和方差公式,只能按步就班的做:

期望:

EX=∫{从-a积到a}xf(x)dx

=∫{从-a积到a}x/2adx

=x^2/4a|{上a,下-a}

=0

E(X^2)=∫{从-a积到a}(x^2)*f(x)dx

=∫{从-a积到a}x^2/2adx

=x^3/6a|{上a,下-a}

=(a^2)/3

方差:

DX=E(X^2)-(EX)^2=(a^2)/3

扩展资料:

离散型随机变量与连续型随机变量基本上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,算是离散型随机变量。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。

假如变量能够在某个区间内取任一实数,即变量的取值能够是连续的,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,某人在站台等车时刻x是个随机变量,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上讲在那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。

由于随机变量X的取值只取决于概率密度函数的积分,所以概率密度函数在个别点上的取值并可不能妨碍随机变量的表现。

更准确来讲,假如一个函数和X的概率密度函数取值不同的点惟独有限个、可数无限个或者相关于整个实数轴来讲测度为0(是一个零测集),那么那个函数也能够是X的概率密度函数。

连续型的随机变量取值在任意一点的概率基本上0。作为推论,连续型随机变量在区间上取值的概率与那个区间是开区间依然闭区间无关。要注意的是,概率P{x=a}=0,但{X=a}并不是不可能事件

参考资料来源:百度百科-数学期望

数学期望和方差公式是什么?

方程D(X)=E{[X-E(X)]^2}=E(X^2)-[E(X)]^2,其中E(X)表示数学期望。

关于连续型随机变量X,若其定义域为(a,b),概率密度函数为f(x),连续型随机变量X方差计算公式:D(X)=(x-μ)^2f(x)dx。

在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)为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。

扩展资料:

设C为常数,则D(C)=0(常数无波动);

D(CX)=C2D(X)(常数平方提取,C为常数,X为随机变量);

证:非常地D(-X)=D(X),D(-2X)=4D(X)(方差无负值)

若X、Y相互独立,则证:记则

前面两项恰为D(X)和D(Y),第三项展开后为

当X、Y相互独立时,

故第三项为零。

参考资料来源:百度百科-方差分布

高中数学期望与方差公式有哪些?

数学期望和方差公式有:DX=E(X)^2-(EX)^2;EX=1/P,DX=p^2/q;EX=np,DX=np(1-p)等等。

关于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,其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。

关于几何分布(每次试验成功概率为P,一直试验到成功为止)有EX=1/P,DX=p^2/q。

还有任何分布列都通用的。

DX=E(X)^2-(EX)^2。

在概率论和统计学中,数学期望(mean)(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。

高中数学期望与方差公式应用:

1)随机炒股。

随机炒股也算是闭着双眼在股市中挑一只股票,同时假设止损和止盈线都为10%,因为是随机选股,那么胜率=败率,由于印花税、佣金和手续费的存在,胜率=败率<50%,最后的数学期望一定为负,可见随机炒股,长期的后果,必输无疑。

2)趋势炒股。

趋势炒股是建立在惯性理论上的,胜率跟经验有很大关系,都是平均胜率能够假定为60%,则败率为40%,普通趋势投资者本着赚点就跑,亏了套死不卖的原则,如涨10%止盈,跌50%止损,数学期望为EP=60%*10%-40%*50%=-0.14,必输无疑。

来源:今日热点