数学期望与方差的公式？”那么，数学期望与方差的公式？一起来了解一下吧。
就没一个正经回答的
X的期望＝3/5，方差＝1/25
过程如下图：
Y的期望＝1/2，方差＝1/20
过程如下图：
E{X^2-2XE(X)+[E(X)^2]}=E(X^2)-2E(X)E(X)+[E(X)^2)]
这个你直接分项就行了,E{X^2-2XE(X)+[E(X)^2]}=E(X^2)+E[-2XE(X)]+E[E(X)^2]
你想啊,E(X)是一个常数,常数的期望还是常数本身!
E[-2XE(X)]=-2E(X)E(X)
E[E(X)^2]=E(X)^2
求期望:ξ期望:Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn方差:s²方差公式:s²=1/n[(x1-x)²+(x2-x)²+……+(xn-x)²]注:x上有“-”
证明：
D(X)=E{[X-E[X]]^2}(方差的定义）
=E{X^2-2*X*E[X]+E[X]^2}
=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，研究方差即偏离程度有着重要意义。
扩展资料
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
在这里所谓绝对收敛，就是给xi取了绝对值（因为概率p是恒不为负的），但是大家都知道，xi其实是可以取正负的，取绝对值后，趋于正无穷后，可以收敛于某一个数。这个数就是均值，也即数学期望。如果改成条件收敛，则它就可能不是绝对收敛，有可能一正一负，但在这里，我们定义它绝对收敛，就是说：在求期望时，加权相加的顺序变化不会影响期望。所以要求绝对值收敛。
以上就是数学期望与方差的公式的全部内容。
