二项分布的方差DX=npq-搜答案-百度作业网

协方差的性质cov(X,n-X)=cov(x,n)-cov(x,x)=0-Dx=-DX

期望＝np＝12;方差＝np(1-p)=8

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(

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

不是巧合.这是一个理论公式证明的等式.当然,不同的分布的方差关系也不同.这个关系不可以用于其它分布.

第一题数学期望学了的吧?证明E(ξ)=pE(ξ^2)=0^2*q+1^2*p=pDξ=(Eξ^2)-[E(ξ)]^2=p-p^2=p(1-p)第二题E(ξ)=∑k*P(ξ=k)=∑k*q^(k-1)p

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)

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

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.

二项分布期望：Ex=np方差：Dx=np（1-p）（n是n次独立事件p为成功概率）两点分布期望：Ex=p方差：Dx=p（1-p）对于离散型随机变量：若Y=ax+b也是离散,则EY=aEx+bDY=(a

(n,p),其中n≥1,0

B(n,p),其中n≥1,0<p<1.P{X=k}=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k),k=0,1,...,n.EX=np,DX=np(1-p).最简单的证明方法是：X可以分解成

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)）

同学，D（X）求得是一个随机变量的方差。你求的是样本均值的方差诶~两个计算都是如此

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

对于X服从二项分布,有下面的公式EX=np,DX=np(1-p)所以有2＝np4/3=np(1-p)=2(1-p)解得p=1/3,n=6

设X为小明做对的题数,Y为小明的总得分,则Y=2XDY=D(2X)=4DX根据公式算出来的结果要乘以4,不是乘以2

⑴设ξ=x(1)+x(2)+...+x(i)+.+x(n)因下标表示不便,用括号表示.其中x(i)服从两点分步.i=1.nx(i)=1事件A发生p(A)=p(X=x(i))=px(i)=0事件A没有发

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

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)!