几何分布的期望和方差怎么证明 超几何分布的均值公式推导?

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几何分布的期望和方差怎么证明

超几何分布的均值公式推导?

超几何分布的均值公式推导?

超几何分布的期望和方差公式: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。
方差公式是V(X)X1^2*P1 X2^2*P2 ...Xn^2*Pn-a^2[这里设a为期望值]。
超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件(其中包含M个指定种类的物件)中抽出n个物件,成功抽出该指定种类的物件的次数(不放回)

分布列方差和期望的区别?

分布列就是一个概率题所有事件极其概率列成的两行两列的表格。 数学期望就是把概率乘以对应的数字即可,比如计硬币向上为1,向下为0,E(投硬币)1/2*1 1/2*01/2

两点分布的期望和方差推导?

在二点分布(也就是伯努利分布)里,0,1是伯努利随机变量X的值(其实随机变量的值也可以用其他值表达,比如-1,1或者2,3都可以,只不过用0,1会更好理解一些)。分类变量的编码0,1是一个代号,只不过碰巧都是0,1,让你产生误解了。其实虚拟变量也可以用2,3,或者3,4或者-1,1等等都可以。
方差公式没有平方啊,就是p(1-p)
两点分布嘛:1的概率为p,0为(1-p)
均值E(x)p
方差D(x)p[(1-p)^2] (1-p)[(0-p)^2]
p(1-p)[p (1-p)]
p(1-p)

数学期望方差的两种公式?

方差和期望的关系公式:DXEX^2-(EX)^2。若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分,则称X为连续性随机变量,f(x)称为X的概率密度函数(分布密度函数)。
将第一个公式中括号内的完全平方打开得到:DXE(X^2-2XEX (EX)^2)E(X^2)-E(2XEX) (EX)^2E(X^2)-2(EX)^2 (EX)^2E(X^2)-(EX)^2,离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。
方差计算注意事项
协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差,而不是不同样本之间的。(结合下面的2理解,每个样本有很多特征,每个特征就是一个维度)。
根据公式,计算协方差需要计算均值,那是按行计算均值还是按列,协方差矩阵是计算不同维度间的协方差,要时刻牢记这一点