關(guān)于指數(shù)分布的方差是什么_數(shù)學期望、方差、協(xié)方差 這個很多人還不知道，今天小編來為大家解答以上的問題，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！
(資料圖片)
簡介:
一維隨機變量的期望和方差
二維隨機變量的期望和方差
協(xié)方差
1.一維隨機變量期望和方差:
公式:
離散型:
E(X)=∑i=1->nXiPi
Y=g(x)
E(Y)=∑i=1->ng(x)Pi
連續(xù)型:
e(X)=∫-∞-->+∞xf(X)dx
Y=g(x)
e(Y)=∫-∞-->+∞g(x)f(x)dx
方差:D(x)=E(x)-E(x)
標準差:根號下的方差。
常用的數(shù)學期望和分布方差:
尤優(yōu)資源網(wǎng)的0～1分布期望p，方差p(1-p)
二項分布B(n，p)期望np，方差np(1-p)
泊松分布()期望方差
幾何期望1/p，方差(1-p)/p
正態(tài)分布期望，方差
均勻分布，預期a+b/2，方差(b-a)/12
指數(shù)分布e()期望1/，方差1/
卡方分布，x(n)期望n方差2n
期望E(x)的性質(zhì):
E(c)=c
E(ax+c)=aE(尤優(yōu)資源網(wǎng)x)+c
E(x+-Y)=E(X)+-E(Y)
x和y相互獨立:
E(XY)=E(X)E(Y)
方差D(X)的性質(zhì):
D(c)=0
D(aX+b)=aD(x)
D(X+-Y)=D(X)+D(Y)+-2Cov(X，Y)
x和y相互獨立:
D(X+-Y)=D(X)+D(Y)
2.二維隨機變量的期望和方差:
3.Cov(X，y)優(yōu)優(yōu)資源網(wǎng):
D(X+-Y)=D(X)+D(Y)+-2Cov(X，Y)
協(xié)方差:
Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)
相關(guān)系數(shù):
XY=Cov(X，y)/X的標準差* y的標準差
XY=0是x，與y無關(guān)。
記住:獨立一定是無關(guān)的，無關(guān)不一定獨立。
協(xié)方差的性質(zhì):
Cov(X，Y)=Cov(Y，X)
Cov(X，C)=0
CoV(X，X)=D(X)
Cov(ax+b，Y)=aCov(X，Y)
關(guān)鍵詞：
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