对于二项分布的随机变量,求方差公式D(x)=(1-p)·np是怎么推导出来...

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/28 23:16:37
一道概率论中求随机变量的方差的题目

能提出此问题,说明你很用心.此问题可以这样理1.举个例子:|X|=X,X>0;—X,X0])+E(-X*1[X0]为示性函数.2.X—Y>0时并不代表|X—Y|=X—Y,除非P(X-Y>0)=1;3.

求随机变量的方差 

再答:不客气

设随机变量X服从二项分布B(3,0.4),求随机变量Y=X(X-2)的概率分布

X服从B(3,0.4),故X可取值为0,1,2,3当X=0时,Y=0当X=1,Y=-1当X=2,Y=0当X=3,Y=3所以,Y是个离散型随机变量,可取的值为-1,0,3P(Y=-1)=P(X=1)=C

设X-B(3,0.4),就是二项分布,求下列随机变量的数学期望:

不用积分的啊.B(3,0.4),EX=3*0.4=1.2,DX=3*0.4*0.6=0.72,E(X^2)=(EX)^2+DX=1.2^2+0.72=2.16.(1).E(X1)=E(X^2)=2.1

对一个服从二项分布的随机变量,其数学期望和方差之比4/3,则这个二项分布的参数P为( ).

如果x服从二项分布B(n,p)则其期望E=np,方差D=np(1-p),期望和方差之比4/3,即np/[np(1-p)]=1/(1-p)=4/3所以1-p=3/4,即p=1/4,选择C答案

概率统计题目,已知随机变量X服从二项分布b(n,p)求随机变量Y=e^(mX)的数学期望和方差

X--B(n,p)==>p(x)=C(n,x)p^x(1-p)^(n-x)Y=e^(mx)==>E(Y)=所有的y求和y*p(y)=所有的x求和e^(mx)*p(x)=所有的x求和e^(mx)*[C(

已知随机变量X服从二项分布b(n,p)求随机变量Y=e^(mX)的数学期望和方差,请大神赐教.

X--B(n,p)P(x)=C(n,x)p^x(1-p)^(n-x)Y=e^(mx)E(Y)=所有的y求和Σy*P(y)=所有的x求和Σe^(mx)*P(x)=所有的x求和Σe^(mx)*[C(n,x

已知随机变量ξ的概率密度函数求方差

可利用期望与方差的公式如图计算.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.

二项分布 几何分布的期望 方差公式?

二项分布b(n,p)期望np方差np(1-p)几何分布G(p)期望1/p方差(1-p)/(pXp)

为什么二项分布的方差公式是npq?

证明:方差D(ξ)=E(ξ^2)-[E(ξ)]^2=0^2×C(0,n)q^n+1^2×C(1,n)pq^(n-1)+……+n^2×C(n,n)p^n-(np)^2=np[C(0,n-1)q^(n-1

设随机变量X服从参数为N=36P=1/3的二项分布,求X的数学期望和方差

这个有公式的呀,E(X)=np,Var(X)=np(1-p)所以E(X)=36×1/3=12,Var(X)=36×1/3×2/3=8.

二项分布的方差的公式

方差:S^2=(1/n)((X1-平均数)^2+(X2-平均数)^2+…+(Xn-平均数)^2)标准差:S=√((1/n)((X1-平均数)^2+(X2-平均数)^2+…+(Xn-平均数)^2))

离散随机变量里 的方差 二项分布 公式 为什么我的推导错误 高中 初中 求解

Dξ=∑(ξ-Eξ)^2*Pξ=∑(ξ^2+Eξ^2-2*ξ*Eξ)*Pξ=∑(ξ^2*Pξ+Eξ^2*Pξ-2*Pξ*ξ*Eξ)=∑ξ^2*Pξ+Eξ^2*∑Pξ-2*Eξ*∑Pξ*ξ因为∑Pξ=1

求离散型随机变量的方差

E(X)=1·1/4+2·1/3+3·1/6+4·1/4=29/12E(X²)=1²·1/4+2²·1/3+3²·1/6+4²·1/4=85/12D(

离散型随机变量的期望方差怎么求的

想想二项分布泊松分布和0-1分布的关系就求出来了几何分布就是求级数的和函数自己算算呗查看原帖

求随机变量X的平方的期望值和方差

EX=0,DX=1,E(X^2)=DX+(EX)^2=1X服从标准正态分布,X^2服从自由度为1的κ方分布,D(X^2)=2

二项分布方差如何求,就是那种先让你求分布列,再计算方差的题的方差怎么求

由于没有具体例子,只给你思路,这种题你只要将二项分布求出来,而后根据方差定义,求出分布列的均值,然后直接套用方差定义式就行了,再问:分布列均值怎么求再答:比如说,一个二项分布,其为1的概率为0.8,为

求负二项分布(帕斯卡分布)的方差和均值及证明过程

负二项分布p{X=k}=f(k;r,p)=(k+r-1)!/[k!(r-1)!]p^r(1-p)^k,k=0,1,2,...,0正无穷)kf(k;r,p)=sum(k=1->正无穷)k(k+r-1)!