数学期望和方差公式有哪些,如何运用?

作者&投稿:塔悦 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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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。

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,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。

对于几何分布(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。

随机炒股也就是闭着眼睛在股市中挑一只股票,并且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,基本上平均胜率可以假定为60%,则败率为40%,一般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。




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 ...

如何计算随机变量X的期望值E(X)和方差D(X)?
1. 期望值E(X)的计算公式:E(X) = Σ(x * P(X = x))其中,x表示随机变量X的取值,P(X = x)表示X取值为x的概率。2. 方差D(X)的计算公式:D(X) = Σ((x - E(X))² * P(X = x))其中,x表示随机变量X的取值,E(X)表示X的期望值,P(X = x)表示X取值为x的概率...

数学期望和方差有什么区别?
数学期望(Expectation)和方差(Variance)是两个重要的概念,在概率论和统计学中经常被用到。数学期望是对随机变量的平均值的度量,表示随机变量在大量实验中的平均表现。对于离散型随机变量X,其数学期望E(X)的计算公式为:E(X) = Σ [ x * P(X=x) ],其中x代表X可能取到的值,P(X=x)表示...

数学期望和方差的关系?
方差=E(x²)-E(x)²,E(X)是数学期望。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。方差在概率论和统计学中,一个随机变量的方差描述的是它的离散程度,也就是该...

常用分布的数学期望和方差表
常用分布的数学期望和方差表如下:1、0-1分布:已知随机变量X,其中P{X=1}= p,P{X=0}=1-p,其中0<p<1,则成X服从参数为p的0-1分布。其中期望为E(X)=p,方差D(X)=p(1-p)。2、二项分布:n次独立的伯努利实验(伯努利实验是指每次实验有两种结果,每种结果概率恒定,比如抛硬币...

期望与方差公式
期望公式:方差公式:

期望和方差怎么求?
期望公式:方差公式:

数学期望方差的两种公式
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(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 ...

正态分布计算期望和方差公式是什么?
正态分布的一些基本性质包括其一般形式X~N(μ, σ²),标准正态分布记为X~N(0, 1)。如果需要将一般正态分布转化为标准正态分布,可以通过Y = (X - μ) \/ σ进行转换。正态分布的数学期望E(X)等于分布的均值μ,方差D(X)等于σ²。数学期望和方差还有一些基本性质,如常数的期望...

已知数学期望,怎样求方差?
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。对于连续型随机变量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)^2 f(x) dx。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。(标准差...

15276876434: 数学期望和方差的几个推广公式? -
可聂来弗:[答案] 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(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...

15276876434: 请求高中数学方差、期望的公式? -
可聂来弗:[答案] 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

15276876434: 根据数学期望方差的不同计算公式方差根据数学期望有两个公式:DX=E((X - EX)^2) 和DX=EX^2 - (EX)^2,两者是如何互相推导出来得. -
可聂来弗:[答案] 将第一个公式中括号内的完全平方打开得到 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

15276876434: 最好全一点,二项分布期望和方差的公式两点分布期望和方差的公式超几何期望和方差的公式 -
可聂来弗:[答案] 二项分布期望:Ex=np 方差:Dx=np(1-p) (n是n次独立事件 p为成功概率) 两点分布期望:Ex=p 方差:Dx=p(1-p) 对于离散型随机变量: 若Y=ax+b也是离散,则EY=aEx+b DY=(a^2)*Dx 期望通式:Ex=x1*p1+x2*p2+...+xn*pn 方差通式:Dx=(x1-Ex)^2 ...

15276876434: 泊松分布的期望和方差分别是什么公式,如果已知入的值,如何求P(X=0)? -
可聂来弗:[答案] X~P(λ) 期望 E(X)=λ 方差D(X)=λ 利用泊松分布公式P(x=k)=e^(-λ)*λ^k/k! 可知P(X=0)=e^(-λ)

15276876434: 数学期望ex方差dx公式
可聂来弗: 数学期望ex方差dx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.D(X)指方差,E(X)指期望.方差是在概率论和统计方差衡量随机变量,或一组数据时离散程度的度量.概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度.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.

15276876434: 方差与期望的关系公式
可聂来弗: 方差与期望的关系公式:DX=E(X^2-2XEX+(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.概率,亦称“或然率”,它是反映随机事件出现的可能性(likelihood)大小.随机事件是指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件.例如,从一批有正品和次品的商品中,随意抽取一件,“抽得的是正品”就是一个随机事件.设对某一随机现象进行了n次试验与观察,其中A事件出现了m次,即其出现的频率为m/n.

15276876434: 方差公式(用文字描述) -
可聂来弗:[答案] 一.方差的概念与计算公式 例1 两人的5次测验成绩如下: X:50,100,100,60,50 E(X )=72; Y:73,70,75,72,70 E(Y )=72. 平均成绩相同,但X 不稳定,对平均值的偏离大. 方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度. 单个偏离是 消除符号影响 方差即偏离平方...

15276876434: 方差公式怎么求如题,只求讲明白,不要太啰嗦.(最好举一个例子) -
可聂来弗:[答案] 一.方差的概念与计算公式 例1 两人的5次测验成绩如下: X:50,100,100,60,50 E(X )=72; Y:73,70,75,72,70 E(Y )=72. 平均成绩相同,但X 不稳定,对平均值的偏离大. 方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度. 单个偏离是 消除符号影响 方差即...

15276876434: 数学期望和方差的几个推广公式? -
可聂来弗: 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(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

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