指数分布的样本方差
答：样本均值的分布：标准化后的样本均值服从标准正态分布，未标准化则服从t分布。样本方差的分布：样本方差经过特定处理后，服从自由度为n-1的卡方分布，注意不同自由度的差异。样本均值与方差的关系：两者独立，这在处理数据时至关重要。双正态总体的样本：两个正态总体的样本方差和总体方差的比值，服从F...
答：三.常用分布的方差 1.两点分布 2.二项分布 X ~ B ( n， p )引入随机变量 Xi (第i次试验中A 出现的次数，服从两点分布)3.泊松分布(推导略)4.均匀分布 另一计算过程为 5.指数分布(推导略)6.正态分布(推导略)7.t分布 ：其中X~T(n)，E(X)=0;D(X)=n/(n-2);8.F分布：其中X~F...
答：编辑本段常见随机变量的期望和方差 设随机变量X。X服从(0—1)分布，则E(X)=p D(X)=p(1-p)X服从泊松分布，即X~ π(λ),则 E(X)= λ，D(X)= λ X服从均匀分布，即X~U(a，b),则E(X)=(a+b)/2, D(X)=(b-a)^2/12 X服从指数分布，即X~e(λ), E(X)= λ^(-1)，...
答：统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。②方差的统计学意义：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...
答：指数分布（Exponential Distribution）：指数分布描述了随机事件之间的时间间隔，它常用于描述等待时间、寿命分布等。指数分布的特点是具有无记忆性，即已经等待了一段时间后，再等待下一个时间段与之前的等待时间无关。卡方分布（Chi-Square Distribution）：卡方分布通常用于统计假设检验，特别是在样本方差的...
答：不知你是问学习还是问游戏，都告诉你吧。在学习里是在高等数学里的一个记号，是exponential的缩写。有exp{f(x)}≡e^f(x)。而游戏里是experience的缩写，指经验值。
答：方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数 比如1.2.3.4.5 这五个数的平均数是3 方差就是 1/5[（1-3）²+（2-3）²+（3-3）²+（4-3）²+（5-3）²]=2
答：其解题思路：用样本一阶原点矩去估计总体一阶原点矩时，其实就是用样本均值估计总体均值。而在进行二阶原点矩估计时，就是用样本方差去估计总体方差，即使在总体分布未知的条件下也可以。在做题过程中，如果总体是服从正态分布的，需要估计的是两个参数，即μ与σ，所以我们用了一阶与二阶原点矩分别对...
答：均值抽样分布是样本参数信息与总体均值之间的桥梁， 为下一步推断总体均值做好了准备。均值抽样分布有Z分布和T分布，可见下列使用条件表。有卡方分布和F分布 χ2是希腊字母， 读作“卡方”； s2代表样本方差； · σ2代表总体方差； （n-1） 代表自由度 ·χ2代表卡方统计量； e是自然底数， 等于...
答：由以上可知，当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≥20，p≤0.05时，就可以用泊松公式近似得计算。泊松分布公式的应用 指数分布针对两个事件发生的时间间隔，与泊松分布不同，泊松分布是离散型分布，指数分布是连续型分布。如果单位时间内事件的发生次数满足...
网友评论：
闾金18648954023：
指数分布的方差是什么? -
49081雍东
： 以1/θ为参数的指数分布,期望是θ,方差是θ的平方 这是同济大学4版概率论的说法.当然,一般参考书说成:以λ为参数的指数分布,期望是1/λ,方差是(1/λ)的平方 ,其实是一回事!!!!
闾金18648954023：
指数分布的期望和方差
49081雍东
： 指数分布的期望和方差公式是E(X)=1/λ,D(X)=1/λ.在做题过程中注意以谁为参数,若以λ为参数,则是E(X)=1/λ,D(X)=1/λ².若以1/λ为参数,则E(X)=λ,D(X)=λ².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之间的偏离程度.统计中的方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数.
闾金18648954023：
设随机变量服从参数为入的指数分布,期望和方差怎么求? -
49081雍东
： 指数分布的参数为λ,则指数分布的期望为1/λ;方差为(1/λ)^2 E(X)==∫x*f(x)dx==∫λx*e^(-λx)dx=-(xe^(-λx)+1/λ*e^(-λx))|(正无穷到0)=1/λ E(X^2)==∫x^2*f(x)dx=∫x^2*λ*e^(λx)dx=-(2/λ^2*e^(-λx)+2x*e^(-λx)+λx^2*e^(-λx))|(正无穷到0)=2/λ^2 DX=E(...
闾金18648954023：
如果x服从指数分布,那么x平方的方差如何计算 -
49081雍东
： 利用方差计算公式D(x)=E(x^2)-(E(x))^2,E(x^2)和E(x)利用指数分布的概率密度函数在概率空间上积分可以求出.
闾金18648954023：
指数分布期望与方差的证明请帮我计算一下指数分布的期望和方差公式是怎么算出来的? -
49081雍东
：[答案] 用期望和方差的定义,还有幂级数求和的知识.不好书写.lz找找概论的书,一般都会有.
闾金18648954023：
如何推导指数分布的期望?为什么是 E(X)=1/λ 最好还能告诉我如何推导它的方差? -
49081雍东
：[答案] f(x)=λe^(-λx) E(X),对xf(x)积分,从0到正无穷. 积出的结果就是1/λ. 方差,对x^2f(x)积分.
闾金18648954023：
常见分布的数学期望和方差 -
49081雍东
：[答案] 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=a DX=b 二项分布B~(n,p) EX=np DX=np(1-p) 指数分布λ EX=λ分之一 DX=λ^2分之一 均匀分布 在(a,b)之前的范围 EX=2分之a+b DX=(b-a)^2\12
闾金18648954023：
请教均匀分布 泊松分布 指数分布和正态分布的期望和方差 救急! -
49081雍东
：[答案] 均匀分布 m=(a+b)/2 ,D=(b-a)^2 / 12 泊松分布 m=λ ,D=λ 指数分布 m=1/λ ,D=1/λ/λ 正态分布 m=u,D=σ^2
闾金18648954023：
随机变量x的概率密度为指数分布,求方数学期望和方差 -
49081雍东
： Ex=∫(0,∞) xe⁻ˣ dx = -∫(0,∞) xde⁻ˣ = -[xe⁻ˣ]|(0,∞) + ∫(0,∞) e⁻ˣdx= -(0-0) - e⁻ˣ|(0,∞) = -(0-1) = 1,即:Ex =1 .2. 那么:E(3x+2) = 3Ex+2 = 5 .3. Dx = ∫(0,∞) (x-1)²e⁻ˣ dx 这就是方差的计算公式.请自己算一下这个无穷积分.请检查一下 1,2 的结果!
