几何分布的期望与方差公式怎么推导

~ 几何分布的期望与方差公式怎么推导
Dξ=∑(ξ－Eξ)^2*Pξ

=∑(ξ^2＋Eξ^2－2*ξ*Eξ)*Pξ

=∑(ξ^2*Pξ＋Eξ^2*Pξ－2*Pξ*ξ*Eξ)

=∑ξ^2*Pξ＋Eξ^2*∑Pξ－2*Eξ*∑Pξ*ξ

因为∑Pξ=1而且Eξ=∑ξ*Pξ

所以Dξ=∑ξ^2*Pξ－Eξ^2

而∑ξ^2*Pξ，表示E(ξ^2)

所以Dξ =E(ξ^2)－Eξ^2

下面计算几何分布的学期望，

Eξ=∑{ξ=1，∞}ξ*(1-p)^(ξ-1)*p

Eξ=p＋∑{ξ=2，∞}ξ*(1-p)^(ξ-1)*p ①

当然

(1-p)*Eξ=∑{ξ=1，∞}ξ*(1-p)^ξ*p

(1-p)*Eξ=∑{ξ=2，∞}(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1)*p ②

①－②得

p*Eξ=p＋∑{ξ=2，∞}(1-p)^(ξ-1)*p

所以

Eξ=1＋∑{ξ=2，∞}(1-p)^(ξ-1)

=∑{ξ=1，∞}(1-p)^(ξ-1)

=lim{x→∞}[1－(1-p)^x]/p

=1/p

若要计算方差，可以根据公式Dξ =E(ξ^2)－Eξ^2计算，

其中E(ξ^2)的计算过程如下：

E(ξ^2)=∑{ξ=1，∞}ξ^2*(1-p)^(ξ-1)*p

E(ξ^2)－E丹=∑{ξ=1，∞}ξ^2*(1-p)^(ξ-1)*p －∑{ξ=1，∞}ξ*(1-p)^(ξ-1)*p

E(ξ^2)－Eξ=∑{ξ=1，∞}ξ*(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1)*p

E(ξ^2)=1/p＋∑{ξ=1，∞}ξ*(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1)*p ①

(1-p)*E(ξ^2)=(1-p)/p＋∑{ξ=1，∞}ξ*(ξ-1)*(1-p)^ξ*p

(1-p)*E(ξ^2)=(1-p)/p＋∑{ξ=2，∞}(ξ-1)*(ξ-2)*(1-p)^(ξ-1)*p ②

由①得

E(ξ^2)=1/p＋∑{ξ=2，∞}ξ*(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1)*p ③

③－②得

p*E(ξ^2)=1＋∑{ξ=2，∞}2*(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1)*p

E(ξ^2)=1/p＋∑{ξ=2，∞}2*(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1) ④

(1-p)*E(ξ^2)=(1-p)/p＋2*∑{ξ=2，∞}(ξ-1)*(1-p)^ξ

(1-p)*E(ξ^2)=(1-p)/p＋2*∑{ξ=3，∞}(ξ-2)*(1-p)^(ξ-1) ⑤

由④得

E(ξ^2)=1/p＋2*(1-p)＋2*∑{ξ=3，∞}(ξ-1)*(1-p)^(ξ-1) ⑥

⑥－⑤得.

p*E(ξ^2)=1＋2*(1-p)＋2*∑{ξ=3，∞}(1-p)^(ξ-1).

p*E(ξ^2)=1＋2*(1-p)＋2*lim{x→∞}(1-p)^2*[1-(1-p)^x]/p.

p*E(ξ^2)=1＋2*(1-p)＋2*(1-p)^2/p.

E(ξ^2)=1/p＋2*(1-p)/p＋2*(1-p)^2/p/p

=1/p＋2*(1-p)/p/p

=(2-p)/p......
n个服从几何分布的独立同分布随机变数，加起来之后的方差怎么求
你好！根据性质，它们和的方差等于各变数方差之和，每个几何分布的方差是(1-p)/p^2，所以总的方差是n(1-p)/p^2。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
如何求随机变数X服从几何分布的期望和方差
你好！根据性质，它们和的方差等于各变数方差之和，每个几何分布的方差是(1-p)/p^2，所以总的方差是n(1-p)/p^2。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

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大石桥市17753477049： 几何分布的期望与方差公式怎么推导 - ？
董嘉骨筋： 证明:Eξ=p 2qp 3q²p … k[q^(k-1)]p …=p(1 2q 3q² …) 设S=1 2q 3q² … nq^(n-1), 则由qS=q 2q² … (n-1)q^(n-1) nq^n 两式相减,得(1-q)S=1 q q² … q^(n-1)-nq^n 故S=(1-q^n)/(1-q)²-nq^n/(1-q),则 S=limS=1/(1-q)²=1/p²,即Eξ=1/p ...

大石桥市17753477049： 高三数学中随机变量服从二项分布及几何分布的期望值和方差公式如何推导是只需记住还是需要会推导?用高中知识可不可以推导出来? - ？
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大石桥市17753477049： 常见分布的期望和方差怎么算出来的??? - ？
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大石桥市17753477049： 超几何分布的期望和方差公式 ？
董嘉骨筋： 超几何分布的期望值计算公式为Ex=nM/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,超几何分布的方差计算公式为Vx=Xn²Pn-a²,其中a为期望值.在概率论和统计学中,数学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.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.