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超几何分布的期望和方差
超几何分布的期望方差
怎么证明啊
答:
回答:
超几何分布
负二项
分布的期望
方差
证明过程如下:
方差与
数学
期望
公式?
答:
1、
期望
值计算公式:E(X)=(n*M)/N [其中x是样本数,n为样本容量,M为样本总数,N为总体中的个体总数],求出均值,这就是
超几何分布的
数学期望值。2、
方差
计算公式:V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2 [这里设a为期望值]...
二项分布
与超几何分布的
区别
答:
超几何分布和
二项
分布的
区别:1、超几何分布需要知道总体的容量,而二项分布不需要。2、 超几何分布是不放回抽取,而二项分布是放回抽取(独立重复)。3、 当总体的容量非常大时,超几何分布近似于二项分布。
几何分布期望
、
方差
公式
答:
E(m) = (1-p)/p, var(m) = (1-p)/p^2。概率为p的事件A,以X记A首次发生所进行的试验次数,则X的分布列:P(X=k)=p*(1-p)^(k-1),k=1,2,3,……具有这种分布列的随机变量,称为服从参数p的几何分布。
几何分布的期望
EX=1/p,
方差
DX=(1-p)/p^2。
超几何分布
是统计学上...
超几何分布的方差
DX=EX^2-(EX)^2如何推导得?
答:
对所有
分布的方差
都有 DX=E(X-EX)²=E(X²)-2E(X)E(X)+E²(X)=E(X²)-E²(X)注意,E(X)是常数,可以根据
期望
的线性提到括号外 这个公式很有用,最好能记住
几何分布的期望
、
方差
各是多少?
答:
E(m) = (1-p)/p, var(m) = (1-p)/p^2。概率为p的事件A,以X记A首次发生所进行的试验次数,则X的分布列:P(X=k)=p*(1-p)^(k-1),k=1,2,3,……具有这种分布列的随机变量,称为服从参数p的几何分布。
几何分布的期望
EX=1/p,
方差
DX=(1-p)/p^2。
超几何分布
是统计学上...
几何分布
公式?
答:
E(m) = (1-p)/p, var(m) = (1-p)/p^2。概率为p的事件A,以X记A首次发生所进行的试验次数,则X的分布列:P(X=k)=p*(1-p)^(k-1),k=1,2,3,……具有这种分布列的随机变量,称为服从参数p的几何分布。
几何分布的期望
EX=1/p,
方差
DX=(1-p)/p^2。
超几何分布
是统计学上...
几何分布
是什么分布?
答:
E(m) = (1-p)/p, var(m) = (1-p)/p^2。概率为p的事件A,以X记A首次发生所进行的试验次数,则X的分布列:P(X=k)=p*(1-p)^(k-1),k=1,2,3,……具有这种分布列的随机变量,称为服从参数p的几何分布。
几何分布的期望
EX=1/p,
方差
DX=(1-p)/p^2。
超几何分布
是统计学上...
超几何分布与
二项分布区别急。。。详细点
答:
9。(2)如果不放回抽取m(≤100)个,这m件产品次品数的分布如何? 此问就是
超几何分布
了,当然这个时候要讨论m与10谁大,以便确认
分布的
可能取值,这里不赘述了。当总体足够大的时候,而抽取的样本有比较小(比如说十好几亿件产品只抽10个),此时两种分布就近似一样了 ...
统计学中的基本概念和重要公式(二)
答:
21.离散型随机变量的数学期望 22.离散型随机变量的方差 23.二项
分布的
概率函数p(x)24.二项分布的数学
期望和方差
25泊松分布 27.
超几何分布
28.正态概率密度函数 29标准正态分布变换 30.的数学期望和标准差:有限总体时 无限总体时 31.比例p的数学期望和标准差 有限总体时 无限总体时 32.估计u...
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