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求、E[(X-E(X))^2]怎么展开 化简?求过程 谢谢
如题所述
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推荐答案 推荐于2017-09-28
先说明下,E(X)是
数学期望
,是一个常数,常数的期望是本身的,所以,E(E(X))=E(X) ,E[E(X)^2]=E(X)^2
E[(X-E(X))^2]
=E[X^2--2X·E(X)+E(X)^2]
=E(X^2)-2E(X)·E(X)+E(X)^2
=E(X^2)-E(X)^2
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...第一个E是什么意思?不是一般用 (求和)p
(x-E(x))^2
表示吗?非常感谢...
答:
第一个式子一般还要
化简,
写成EX&sup
2
;-
(EX)
²因为方差也是一种期望,它是离差的期望。
已知
E(X),E(X^2)怎么
算,D(X)为何值?
答:
DX的值为p*q。计算
过程
:方差的计算公式:D
(X)
=(
E[X-EX])^2
=
E(X
^2)-(
EX)^2
由题目为二项分布,所以EX=p,同时EX^2=p。D(X)=E(X^2)-(EX)^2=p-p^2=p*(1-p)=p*q。所以说DX的值为p*q。
D
(X)
=
E(x^2)
-
E(x)^2
这个公式的意思
答:
这个是求方差的公式,方差时表示数据离散程度的量,也就是说方差等于平方的期望减去期望的平方。根据原本的定义:D(X)=E{
[X-E(x)]
^2} =E{X^2-2
XE(X
)+
[E(x
)]^2} =E(x^2)-2E(x)*E(x)+[E(x)]^2 =E(x^2)-
E(x)^2
在这里如果有什么想不通,就试着想象一下,把E(x)...
随机变量的期望E{
[X-E(X)]^2
},为什么它是一个期望?就是最外层的E{ }...
答:
换句话说,就是样本总体的波动程度有多少,如果样本容量都是相同的话,你可以不加外面一层的
E,
这样求得的是波动值总数是多少,但如果样本数量不同,那你这总数是没有意义的,所以最外面加上E其实就是求一个样本波动的平均值,这样通过平均值去判断样本到底是稳定还是不稳定。
方差与数学期望的关系公式DX=
EX^2
-
(EX)^2
不太清楚
E(X
^2)=什么 举例...
答:
=
E[X^2]
-E{2*X*E[X]}+E{
E[X]
^2} =E[X^2]-2*E[X]*E[X]+E[X]^2 =
X[X^2]
-E[X]^2 概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。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...
e^
-
x^2
的泰勒
展开
式
答:
计算
过程
如下:因为:
e^(x)
=∑(0,+∞)x^n/n!所以:
e^(x^2
)=∑(0,+∞)
(x^2)^
n/n!=∑(0,+∞)(1)^n*x^(2n)/n!如果函数满足一定的条件,泰勒公式可以用函数在某一点的各阶导数值做系数构建一个多项式来近似表达这个函数。
方差计算公式D(X)=
E(X^2)
-
[E(X)]^2
怎么
推导?
答:
DX=E(
(x-Ex)
平方)这个明白吗,其实sigma(x-Ex)平方乘pi就是这个 然后把括号里面的开出来 dx=
E(X
平方-2
XEX
+(
EX)
平方),然后再开出来就是了
大家正在搜
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