1 n*xi求和的数学期望和方差怎么求服从正太分布-搜答案-拍题作业网

不是还有那个方差和标准差之间的公式么?（n~p）这个,麻烦了回答：哦,这个好像叫离散型…大题很少用到…方差是np(1-p)…希望采纳追问：一定一定

一般的那种厚书都是有归纳的吧.新东方那本概统也有.这个工作还是要自己做,因为只有自己才知道自己哪儿不懂.而且这些都是不用动脑子的工作.

期望：可以看做是平均值,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.

E(2X1+3X2)=2E(X1)+3E(X2)=2*0.5+3*3=10D(2X1+3X2)=4D(X1)+9D(X2)=4/12+9*3=1/3+27=82/3再问：这题原题是，，我没拍好再问：再

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=npDX=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

再答：完全根据定义来推导，中间利用求和技巧，就能顺利求出再答：不知道我表达清楚了没有，若有疑问请追问哦再问：问下。哪几个标准正态分布的结果是要记住的？再答：我只记得住正太，卡方，指数，平均的均值，有的

期望为1.2方差为0.36标准差为0.6

XH(n,M,N)例N个球有M个黑球取n个黑球则EX=nM/NDX=nM/N*(1-M/N)*(N-n)/(N-1)其实可以和二项分布类比的..二项分布就是超几何分布的极限

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

数学期望和方差都是λ

每一个骰子点数X的期望是(1+2+3+4+5+6)/6=3.5；E(X方)=(1+4+9+16+25+36)/6=15.167；DX=15.167-3.5方=2.916666667点数之和Y的期望EY

E(n)=1/p,D(n)=(1-p)/p^2

常见的有正态分布,二项分布,指数分布,均匀分布正态分布N~（a,b)EX=aDX=b二项分布B~（n,p)EX=npDX=np(1-p)指数分布λEX=λ分之一DX=λ^2分之一均匀分布在（a,b)之

Actually,there'sananalyticalsolutiontothis.LetE()beexpectationandS()bestandarddeviationinthefollowin

不是的.f（x）=1/√2πb*e^[-(x-a)^2/2b^2]只是我们求出来发现恰好期望μ=a,方差δ^2=b^2所以才将f（x）写成f（x）=1/√2πδ*e^[-(x-μ)^2/2δ^2]期望

不用二重积分的,可以有简单的办法的.设正态分布概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]其实就是均值是u,方差是t^2,百度不太好打公式,你将就看一下.于是：

设X=n+k,即n个“合格品”和k个“不合格品”.那么,n服从“负二项分布”,即P(n=i)=C(i+k-1,k-1)xp^kx(1-p)^i.这个分布的均值和方差分别是E(n)=k(1-p)/p;D

E{[X-E(X)]2}写开就是：([X1-E(X)]^2+[X2-E(X)]^2+...+[Xn-E(X)]^2)/n

随机变量Y与X的关系为Y=2X+2为一次关系公式E(ax+b)=aE(x)+b,D(ax+b)=a²D(x)∵随机变量X的数学期望为2即E(x)=2∴E(Y)=2E(x)+2=6∵随机变量X