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超几何分布的期望和方差(二项分布和超几何分布的期望和方差)
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发布时间:2019-02-08加入收藏来源:互联网点击:
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超几何分布的数学期望和方差的算法
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]
扩展资料:
在统计学中,当估算一个变量的期望值时,一个经常用到的方法是重复测量此变量的值,然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。
在概率分布中,期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。
在经典力学中,物体重心的算法与期望值的算法十分近似。
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。
参考资料来源:
百度百科-期望值
百度百科-方差
超几何分布的期望和方差是什么?
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]。
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。
变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量。例如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上,k是随机变量。k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数3.5、无理数,因而k是离散型随机变量。
如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。例如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等,因而称这随机变量是连续型随机变量。
本文到此结束,希望对大家有所帮助呢。
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