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将一枚硬币抛掷3次以x表示
(1)
抛掷一枚硬币
1次,正面向上得1分,反面向上得0分。
用
ξ
表示抛掷
一枚硬...
答:
解:(1)ξ服从两点分布,
抛掷一枚硬币
1次,正面向上的概率为 ,所以E(ξ)= 。(2)ξ~B ,所以E(ξ)= (
3
)
X
可能取的值是0、1、2,P(X=0)= P(X=1)= P(X=2)= ∴X的分布列为 ∴E(X)=
D(
X
)和E(X)有什么区别?
答:
这样,我们得到的E(
X
)就是一个加权平均数,其中每个取值
x
的权重是其出现的概率。因此,E(X)可以看作是对随机变量X取值的一个“平均预期”。为了更好地理解D(X)和E(X)的概念,我们可以举一个例子。假设有一个随机变量X,
表示投掷一枚硬币
正面朝上的次数,投掷两次。那么X的可能取值为0、1、2,...
D(
X
)和E(X)有什么区别?
答:
这样,我们得到的E(
X
)就是一个加权平均数,其中每个取值
x
的权重是其出现的概率。因此,E(X)可以看作是对随机变量X取值的一个“平均预期”。为了更好地理解D(X)和E(X)的概念,我们可以举一个例子。假设有一个随机变量X,
表示投掷一枚硬币
正面朝上的次数,投掷两次。那么X的可能取值为0、1、2,...
相关系数r等于0,说明两个变量之间不存在相关关系.这样说对吗_百度知...
答:
相关系数r是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0,说明两个变量之间不存在线性相关关系。并不说明变量之间不存在其它相关关系,比如非线性相关关系。依据相关现象之间的不同特征,其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数(相关...
D(
X
)与E(X)的公式分别为?
答:
这样,我们得到的E(
X
)就是一个加权平均数,其中每个取值
x
的权重是其出现的概率。因此,E(X)可以看作是对随机变量X取值的一个“平均预期”。为了更好地理解D(X)和E(X)的概念,我们可以举一个例子。假设有一个随机变量X,
表示投掷一枚硬币
正面朝上的次数,投掷两次。那么X的可能取值为0、1、2,...
高中数学2-3
答:
②通过实例(如彩票抽奖),理解超几何分布及其导出过程,并能进行简单的应用(参见例2)。③在具体情境中,了解条件概率和两个事件相互独立的概念,理解n次独立重复试验的模型及二项分布,并能解决一些简单的实际问题(参见例3)。④理解取有限值的离散型随机变量均值、方差的概念,能计算简单离散型随机...
将一枚硬币抛掷
100次,
x表示
正面出现的次数
答:
服从B(100,0.5) ,楼主是对的,若题目改为求正面出现的次数在50次到60次之间的概率,则答案为:Ф(2)-Ф(0)=0.477 楼主自己算下吧
将一枚硬币连掷
20次,
X表示
这20次中出现正面的次数,求X的概率分布
答:
X
服从二项分布B(1/2,20),即任取大于等于0小于等于20的整数n,P(X=n)=C(20,n)*(1/2)^n*(1-1/2)^(20-n)=C(20,n)/2^20,其中专C(m,n)为从m个中取n个的组属合数。如果试验结果用变量X的取值来
表示
,则随机试验的概率分布就是随机变量的概率分布,即随机变量的可能取值及取得...
抛掷一枚
质地不均匀的
硬币
,每次出现正面的概率为2/3,连续抛掷8次,
以X
...
答:
若推广为连续
抛掷一枚
均匀
硬币
m次,其中出现至少连续n次是正面的概率是多少?1/8,3/16,8/32,20/64,47/128,107/256,238/512,520/1024 经过
估计的置信度
答:
例:假设
抛掷一枚
不均匀的
硬币
,其正面朝上的真实概率P位置,每次实验结果只有
X
=1
表示
正面,X=0表示反面两种结果。现在实验了n次,其中正面向上个数是k次,想估计下这个硬币正面朝上的概率是多少。如果用点估计,自然的会用频率 去估计真实的频率。而区间估计的主要步骤如下:所以有 经典的Wald区间 W...
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8
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