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數學期望、方差、協方差 指數分布的方差是什么

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導言:一維隨機變量的期望和方差
二維隨機變量的期望和方差
協方差
1.一維隨機變量的期望和方差；公式:
離散類型:
E(X)=∑i=1->nXiPi
Y=g(x)
E(Y)=∑i=1->ng(x)Pi
連續類型:
e(X)=∞-∞->+∞xf(X)dx
Y=g(x)
e(Y)=∞-∞->+∞g(x)f風險網絡(x)dx
方差:D(x)=E(x)-E(x)
標準差:根號下的方差 。
一般分布創業網絡的數學期望和方差:
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
正態分布期望，方差
均勻分布，預期a+b/2，方差(b-a風險網絡)/12
指數分布e()期望1/且方差為1/
卡方分布，x(n)期望n方差2n
預期E(x)的性質:
E(c)=c
E(ax+c)=aE(x)+c
E(x+-Y)=E(X)+-E(Y)
x和y相互獨立:
E(XY)=E(X)E(Y)

數學期望、方差、協方差 指數分布的方差是什么

文章插圖

方差D(X)的性質:
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.協方差:Cov(X，y):D(X+-Y)=D(X)+D(Y)+-2Cov(X，Y)
協方差:
蓋(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)
相關系數:
xy = cov的標準偏差(X，Y)/X * Y的標準偏差
XY=0表示x與y無關 。
記住:獨立一定是不相關的，不相關不一定意味著獨立 。
協方差的本質:
封面(X，Y)=封面(Y，X)
Cov(X，C)=0
CoV(X，X)=D(X)
Cov(ax+b，Y)=aCov(X，Y)
【數學期望、方差、協方差 指數分布的方差是什么】

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