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二項(xiàng)分布方差 二項(xiàng)分布的期望和方差

二項(xiàng)分布的期望和方差:二項(xiàng)分布期望np,方差np(1-p);0-1分布,期望p方差p(1-p)。

證明過程

最簡(jiǎn)單的證明方法是:X可以分解成n個(gè)相互獨(dú)立的,都服從以p為參數(shù)的(0-1)分布的隨機(jī)變量之和:

X=X1+X2+...+Xn,Xi~b(1,p),i=1,2,...,n.

P{Xi=0}=1-p,P(Xi=1)=p.

EXi=0*(1-p)+1*p=p,

E(Xi^2)=0^2*(1-p)+1^2*p=p,

DXi=E(Xi^2)-(EXi)^2=p-p^2=p(1-p).

EX=EX1+EX2+...+EXn=np,

DX=DX1+DX2+...+DXn=np(1-p).

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正態(tài)分布的期望和方差 正態(tài)分布的期望和方差

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正態(tài)分布的期望和方差:求期望:ξ,期望:Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn。方差;s2,方差公式:s2=1/n[(x1-x)2+(x2-x)2+……+(xn-x)2](x上有“-”)。正態(tài)分布正態(tài)分布,也稱“常態(tài)分布”,又名高斯分布,最早由A.棣莫弗在求二項(xiàng)分布的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測(cè)量誤差時(shí)從另一個(gè)角度導(dǎo)出了它。P.S.拉普...

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方差越小,數(shù)據(jù)越穩(wěn)定。例如,1.1.2.2,波動(dòng)大,方差為0.25;而1.1.1.1,沒有波動(dòng),方差就是0。所以方差越小越穩(wěn)定。方差是什么方差是指一組數(shù)據(jù)中的各個(gè)數(shù)減這組數(shù)據(jù)的平均數(shù)的平方和的平均數(shù),如(1,2,3,4,5)這組數(shù)據(jù)的方差,就先求出這組數(shù)據(jù)的平均數(shù)(1+2+3+4+5)÷5=3,然后再求各個(gè)數(shù)與平均數(shù)的差的平方和,用(1-3)2+...

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