数学期望和方差的几条公式
二项分布的期望、方差公式：
1、期望值计算公式：
E(X)=(n*M)/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]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。
2、方差计算公式：
V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2 [这里设a为期望值]
扩展资料：
在统计学中，当估算一个变量的期望值时，一个经常用到的方法是重复测量此变量的值，然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。
在概率分布中，期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。
在经典力学中，物体重心的算法与期望值的算法十分近似。
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
参考资料来源：百度百科-期望值
百度百科-方差
E（X）+E（Y）=E（X+Y）
DX=E（X^2）-(EX)^2
美
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论和数理统计中，方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。在许多实际问题中，研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重要的意义。
设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X),Var(X)或DX。
即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差（或均方差）。即用来衡量一组数据的离散程度的统计量。
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.方差越大，离散程度越大。否则，反之)
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。
因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量X取值分散程度的一个尺度。
由定义知，方差是随机变量 X 的函数
g(X)=∑[X-E(X)]^2 pi
数学期望。即：
由方差的定义可以得到以下常用计算公式：
D(X)=∑xi²pi-E(x)²
D(X)=∑（xi²pi+E(X)²pi-2xipiE(X))
=∑xi²pi+∑E(X)²pi-2E(X)∑xipi
=∑xi²pi+E(X)²-2E(X)²
=∑xi²pi-E(x)²
方差其实就是标准差的平方。
zxxzxzzzzzz
如何计算随机变量的方差和期望?
答：其中期望和方差均为 λ。4、均匀分布 若连续型随机变量X具有概率密度，则称X在（a，b）上服从均匀分布。其中期望E（X） = （a+b）/ 2 ，方差D（X） = （b-a）^2 / 12。5、正态分布 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。当μ = 0,σ = 1...
数学期望和方差的概念及计算公式分别是?
答：方差的计算公式为：离散型：\(D(X) = \sum [x_i - E(X)]^2 p_i\)，其中\(x_i\)是X的可能取值，\(p_i\)是\(x_i\)对应的概率，\(E(X)\)是X的数学期望。连续型：\(D(X) = \int_{-\infty}^{\infty} [x - E(X)]^2 f(x) dx\)，其中\(f(x)\)是X的概率密度...
已知数学期望,怎样求方差??
答：首先你需要知道数学期望的定义为EX=∫xf(x)dx在0到正无穷上面的定积分，其中f（x）表示的是概率密度函数（这是对连续的）。之后你要知道一个公式就是方差公式D(X)=E{[X-E(X)]^2}=E(X^2)-[E(X)]^2 根据1中的公式计算E(X^2)、[E(X)]^2就可以求出来了。4.如果要是在统计学中...
数学期望的六个公式
答：数学期望的六个公式如下：1、总和期望公式：E(X+Y)=E(X)+E(Y)。2、乘积期望公式：E(XY)=E(X)×E(Y)。3、方差公式：方差是各个数据与平均值之差的平方的平均数，即s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]，x_为数据的平均数，n为数据的个数。4、协方差公式...
数学期望,方差的计算公式是
答：若x1,x2,x3...xn的平均数为m 则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]方差即偏离平方的均值，称为标准差或均方差，方差描述波动程度。
数学期望和方差的关系式怎么求?
答：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...
关于期望和方差
答：一般来说，关于随机变量的期望和方差有如下关系式：设X1,X2,X3……Xn为随机变量，数学期望：E(X1+X2+X3+……+Xn）=E(X1)+E(X2)+E(X3)+……+E(Xn)即和的期望等于期望的和。对于方差来说，有些特殊，也存在类似的关系式，但是必须满足随机变量相互独立的条件，否则不成立，即：D(X1±X2...
随机变量的方差和数学期望的公式各是什么?
答：首先，让我们来解释D(X)的公式，即方差D(X)的计算方法。方差是用来衡量一组数据与其平均值之间的离散程度的。根据D(X)的公式，我们首先要计算每个数据与期望E(X)的差的平方，然后将这些平方值求和并取平均。这样，我们得到的D(X)就表示了数据与其期望之间的平均偏离程度。具体来说，如果D(X)的值...
数学期望的计算公式?
答：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...
几何分布的期望和方差公式分别是什么?
答：几何分布的期望和方差公式分别是E(n)等于1/p、E(m)等于(1-p)/p，几何分布是离散型概率分布。其中一种定义为：在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的机率。详细地说，是：前k-1次皆失败，第k次成功的概率。几何分布是帕斯卡分布当r=1时的特例。数学期望，在概率论和统计学中是指试验...
