请问二项分布期望，方差是什么？
kuaidi.ping-jia.net 作者：佚名 更新日期：2024-07-19
二项分布期望np；0-1分布，期望p。
二项分布的期望和方差：二项分布期望np，方差np（1-p）；0-1分布，期望p方差p（1-p）。二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上，当n=1时，二项分布就是伯努利分布。
证明：
X=X1+X2+...+Xn,Xi～b(1,p)，i=1,2,...,n
P{Xi=0}=1-p,P(Xi=1)=p
EXi=0*(1-p)+1*p=p
E(Xi^2)=0^2*(1-p)+1^2*p=p
DXi=E(Xi^2)-(EXi)^2=p-p^2=p(1-p)
EX=EX1+EX2+...+EXn=np
DX=DX1+DX2+...+DXn=np(1-p)
答：二项分布的期望和方差公式推导如下：1、二项分布求期望：公式：如果r～ B(r,p），那么E(r)=np。示例：沿用上述猜小球在哪个箱子的例子，求猜对这四道题目的期望。E(r) = np = 4×0.25 = 1 （个），所以这四道题目预计猜对1道。2、二项分布求方差：公式：如果r～ B(r,p），那么Var...
答：1、0-1分布，期望p方差p（1-p），二项分布期望np，方差np（1-p）。2、方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。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。3、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。
答：二项分布的期望和方差：二项分布期望np，方差np（1-p）；0-1分布，期望p方差p（1-p）。二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上，当n=1时，二项分布就是伯努利分布。证明：X=X1+X2+...+X...
答：两点分布的期望和方差是二项分布期望：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）。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。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。方差的作用 它反映了一...
答：X~B(n,p)是二项分布，即事件发生的概率为p，重复n次。它的期望E=np，方差为np(1-p)。在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上，当n=1时，二项分布就是伯努利分布。
答：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。二项...
答：01分布的期望和方差是：期望p方差p（1-p），二项分布期望np，方差np（1-p）。一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。图形特点：对于固定的n以及p，当k增加时，...
答：二项分布的期望和方差：二项分布期望np，方差np（1-p）；0-1分布，期望p方差p（1-p）。证明过程：最简单的证明方法是：X可以分解成n个相互独立的，都服从以p为参数的(0-1)分布的随机变量之和：X=X1+X2+...+Xn，Xi～b(1,p)，i=1,2...n。P{Xi=0}=1-p，P(Xi=1)=p.EXi=0*(...
答：方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。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，研究方差即偏离程度有着重要意义。
答：二项分布的期望和方差：二项分布期望Dp，方差np (1-p)；0-1分布，期望p方差p (1-p)二项分布的期望和方差证明过程 X可以分解成口个相互独立的，都服从以p为参数的(0-1)分布的随 机变量之和：X=X1+X2+...+Xn,Xi~b(1,p), i=1,2,...,n.P{Xi=0}=1-p,P(Xi=1)=p.EXi=0*...
