方差与数学期望有什么关系吗？
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)表示随机变量X等于x的概率。
对于连续型随机变量X，其数学期望E(X)的计算公式为：
E(X) = ∫ [ x * f(x) ] dx，
其中f(x)为X的概率密度函数。
方差是对随机变量离散程度的度量，表示随机变量与其数学期望之间的偏差平方的平均值。对于随机变量X，其方差Var(X)的计算公式为：
Var(X) = E[ (X - E(X))^2 ],
其中E(X)为X的数学期望。
数学期望和方差之间的关系可以通过下面的公式表示：
Var(X) = E[ (X - E(X))^2 ] = E(X^2) - [E(X)]^2。
换句话说，方差等于随机变量X的平方的数学期望减去数学期望的平方。这个公式表明方差是一个衡量随机变量偏离其平均值的度量，当方差较大时，随机变量的取值更加分散；当方差较小时，随机变量的取值更加集中在平均值附近。
概率论数学期望和方差问题?
答：指数分布： D(x)=\frac{1}{\lambda ^{2}} 正态分布： D(x)=\sigma^2 4、方差的性质：扩展：关于数学期望由来？？整个随机变量的数学特征，数学期望描述的是随机变量取值的平均程度。方差描述的是随机变量的取值偏离其数学期望的偏离程度。相关系数描述的是两个随机变量之间的相互关系，是不...
数学期望和方差是什么?
答：分析：由于该商品的需求量（销售量）X是一个随机变量，它在区间[10,30]上均匀分布，而销售该商品的利润值Y也是随机变量，它是X的函数，称为随机变量的函数。题中所涉及的最佳利润只能是利润的数学期望（即平均利润的最大值）。因此，本问题的解算过程是先确定Y与X的函数关系，再求出Y的期望E(Y)...
二项分布期望与方差 统计高手进
答：首先 期望和方差肯定是有关系的但这的是个巧合 期望是 统计出的一组数的均值。而方差是这样来的 比如你得到了两组人的身高 第一组150 160 170 第二组 159 160 161 这两个组身高期望都是160 但是显然 第二组很平均 第一组反差很大 而期望 表现不出来这个性质 因为 170 比...
方差 标准差 数学期望之间有什么区别
答：一、性质不同 1、方差性质：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。2、标准差性质：离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。3、数学期望性质：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。二、特点不同 1、方差特点：在概率论中，方差用来衡量随机...
什么是方差、期望、数学期望?
答：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...
方差跟期望有什么区别?
答：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。
数学期望等于1.5数学期望的平方等于6方差等于多少?
答：记住方差与数学期望的关系公式 DX=EX^2-(EX)^2 现在数学期望等于1.5，数学期望的平方等于6 即EX=1.5，EX^2=6 于是代入计算得到方差 DX=6 -1.5^2=3.75
数学期望的作用是什么?方差的作用是什么?
答：这些本身是为了在分析现实生活中统计得到的数据的时候有用 数学期望,是为了准确地预期某件事未来可能的发展 方差,是为了分析一组数据中的差异情况,方差越小越“整齐”
x平方的数学期望和x的数学期望有什么关系
答：X）]^2 当D（X）=E{[X-E（X）]^2}称为变量X的方差，而 称为标准差（或均方差）。它与X有相同的量纲。标准差是用来衡量一组数据的离散程度的统计量。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。
方差 期望 协方差 相关系数 各描述了什么
答：方差描述了一组数列的波动情况，如果一个数列都是1种数，如1，1，1，1，1，1 那么它的方差为0 期望其实就是一组数的平均值 协方差是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法 两个不同参数之间的方差就是协方差 相关系数r 相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,...
