随机变量里方差公式

随机变量方差公式是什么，很多人会要用到随机变量方差，但不知道公式，接下来就来为大家介绍。

方差是一个常用来体现随机变量X取值分散程度的量。如果D(X)值大，表示X取值分散程度大，E(X)的代表性差；而如果D(X)值小，则表示X的取值比较集中，以E(X)作为随机变量的代表性好，方差公式D(X)=E(Xexp2)-[E(X)]exp2。

方差公式是一个数学公式，是数学统计学中的重要公式，应用于生活中各种事情，方差越小，代表这组数据越稳定，方差越大，代表这组数据越不稳定。

若x1,x2,x3..xn的平均数为M，则方差公式可表示为：

S平方=[(M－x1)2+(M－x2)2+(M－x3)2+···+(M－xn)2]/n；

例1两人的5次测验成绩如下：

X：50，100，100，60，50，平均成绩为E(X)=72；

Y：73，70，75，72，70，平均成绩为E(Y)=72；

平均成绩相同，但X不稳定，对平均值的偏离大，方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。

以上就是为大家介绍了随机变量方差，希望对大家有所帮助。

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这个是求方差的公式，方差时表示数据离散程度的量，也就是说方差等于平方的期望减去期望的平方。根据原本的定义:D(X)=E{[X-E(x)]^2} =E{X^2-2XE（X）+[E(x)]^2} =E(x^2)-2E(x)*E(x)+[E(x)]^2 =E(x^2)-E(x)^2 在这里如果有什么想不通，就试着想象一下，把E(x)看成是一个常数，以为E(X)是已经求得的数学期望 。而常数的期望...

统计学中方差计算公式：设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差或均方差。由方差的定义可以得到以下常用计算公式：D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2...

D(XY) = E{[XY-E(XY)]^2} = E{X²Y²-2XYE(XY)+E²(XY)} = E(X²)E(Y²)-2E²(X)E²(Y)+E²(X)E²(Y)= E(X²)E(Y²)-E²(X)E²(Y)如果 E(X) = E(Y) = 0,那么 D(XY) = E(...

在概率论中，对于任意两个随机变量X和Y，当它们的方差存在时，可以利用公式D(X+Y)=DX+DY+2Cov(X,Y)来计算X+Y的方差。这个公式体现了X和Y之间协方差的影响。如果X和Y是不相关的，即它们之间的协方差为零，则上式简化为D(X+Y)=DX+DY。为了更好地理解这个公式，我们可以从直观的角度出发。...

D（X）=E（X^2）-[E(X)^2]^期望可以由分布列来求，方差是有个公式：D(X)=E[X-E(X)]^2 =E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2} =E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2 =E(X^2)-[E(X)]^2

dx = p(wi)。(3)式就是你题中的公式。其中： E(W) = Σ(i=1->m) wi p(wi) (4)可见题中的公式适用于计算离散型随机变量方差的公式。这个公式和其它的计算方差的公式都是相通的！只是适用 的场合不同。

由方差的定义可以得到以下常用计算公式： D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2 方差的几个重要性质（设一下各个方差均存在）。 （1）设c是常数，则D(c)=0。 （2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=(c^2)D(X)。 （3）设X，Y是两个相互的随机变量，则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。 （4...

如果两个随机变量X与Y，则D(aX+bY)=D(aX)+D(bY)=(a^2)D(X)+(b^2)D(Y)。如果两个随机变量X与Y，则D(aX+bY)=D(aX)+D(bY)+2abcov(X,Y)=(a^2)D(X)+(b^2)D(Y)+2abρ{√D(X)}{√D(Y)}，其中ρ是X与Y的相关系数。

线性组合的方差计算公式为：Var(Z) = a^2 * Var(X) + b^2 * Var(Y) + 2ab * Cov(X, Y)其中，Var(Z) 表示线性组合 Z 的方差；a 和 b 是常数，表示线性组合中每个随机变量的系数；Var(X) 和 Var(Y) 分别表示随机变量 X 和 Y 的方差；Cov(X, Y) 表示随机变量 X 和 Y 的...

对于一个标准正态分布X，它的方差是1（方差是指随机变量离其均值的平均距离的平方）。因此，对于X2，我们需要计算它的方差，即：Var(X2) = E(X4) - [E(X2)]2其中，E(X2)表示X2的期望值（也就是平均值），计算公式为：E(X2) = ∫x2 φ(x)dx这里，φ(x)表示标准正态分布的概率...