给你了一个离散型随机变量X的概率发布表，又知道E（X），D（X）怎么算呀？
这些都是概率论的一些简单公式涉及到的公式，你只需要看一看就可以了E（ax+b）＝aEx+bD（ax+b）＝a^2DxDx＝E（x^2）-（Ex）^2把公式熟记于心，以后什么题都不会怕了
组 中 值 (xi): x1 x2 x3 ...... xn
对应概率 (pi): p1 p2 p3 ...... pn
已知平均值：E(X)，实际上给了上面的分布表，可以求出：E(X) = Σ(i:1→n) xi pi
求 方 差：D(X)=?
解答： D(X) = Σ(i:1→n)[xi-E(X)]² pi
= [x1-E(X)]² p1+[x2-E(X)]² p2+......+[xn-E(X)]² pn
举一例：
n=5
组中值： 1 2 3 4 5
概 率：0.05 0.15 0.32 0.38 0.10 //: 注意：Σ(i:1→n) pi = 1
E(X)= Σ(i:1→5) xi pi = 0.05+2×0.15+3×0.32+4×0.38+5×0.10=3.33
D(X) = Σ(i:1→5)[xi-E(X)]² pi
= (1-3.33)²×0.05+(2-3.33)²×0.15+(3-3.33)²×0.32+(4-3.33)²×0.38+(5-3.33)²×0.1
= 1.0211 (请你检查一遍)
D(X)=E{[X-E(X)]^2}，E表求和
都知道均值了，按公式啊
离散型随机变量的数学期望等于什么?
答：离散型随机变量X的取值为 ， 为X对应取值的概率，可理解为数据 出现的频率 ，则：。其中E(x）为期望，∑为求和公式。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。
设离散型随机变量X的分布律为P(X=k)=p·q^k,k=1,2,…,则常数p,q满足条...
答：离散型随机变量的概率值为正，且所有概率之和为1，即p>0,q>0且pq/(1-q)=1即p=q^(-1)-1，所以答案是D。
求概率分布 已知离散型随机变量x的分布函数为f(x),其中 0,若x
答：X的概率分布:P(X=0)=0.5 P(X=1)=0.3 P(X=3)=0.2
设离散型随机变量x的分布列为P(X=0)=0.3,P(X=1)=0.5,P(X=2)=0.2,其...
答：F(3)=P(X<=3)=P(X=0)+P(X=1)+P(X=2)=0.3+0.5+0.2=1。
离散型随机变量的期望和方差是什么?
答：离散型随机变量的的期望也就是离散型随机变量的均值的是为了表达一个随机变量取值的中间水平，随机变量的方差刻画了随机变量取值的离散程度。由于它们反映了随机变量取值的平均水平及稳定性，所以随机变量的均值和方差在市场预测等其他方面有着重要的应用。离散型随机变量的期望公式：离散型随机变量X的取值为X1...
【急求正确答案和过程】设离散型随机变量X的分布律为【见图】且已知E...
答：E(x)=0*P1+1*P2=0.2 ,P2=0.2 ,P1=1-P2=0.8 D(6x-3)=D(6x)=(6^2)*D(x)=36*[p1*(0-E(x))^2+p2*(1-E(x))^2]=36*[0.8*(0-0.2)^2+0.2*(1-0.2)^2]=5.76
离散型随机变量的数学期望怎么求?
答：设随机变量X的密度函数为f(x)=A/x^2，x>100；0，x<=100，系数A为10。A＝1／（∫［－∞，＋∞］f（x）dx）＝1／（∫［10，＋∞］a／x＾2dx）＝1／（－a／x｜［10，＋∞］）＝1／（a／10）＝10
已知总体X是离散型随机变量 X的可能取值为0,1,2 且P{X=2}=(1-θ)
答：应用定义求矩估计值、最大似然估计值。令X=EX=2(1-θ)，解得θ的矩估计量[0．125]=1[0.125]将样本值代入得θ的矩估计值为[0.125]又样本值的似然函数，[0.125]，lnL=5ln2+9lnθ+11ln(1-θ)解得θ最大似然估计量0.125
离散型随机变量X的分布函数
答：随机变量的分布函数F(x)是指F(x)=Pr{t<=x),就是小于等于x的概率.你要求随机变量X大于1/2的概率,就是:1-F(1/2)=1-0.3=0.7
离散型随机变量的方差计算公式是什么?
答：分析如图所示：在概率分布中，设X是一个离散型随机变量，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，其中E（X）是X的期望值，X是变量值，公式中的E是期望值expected value的缩写，意为“变量值与其期望值之差的平方和”的期望值。离散型随机...
