期望及方差

最新推荐文章于 2024-06-17 00:30:03 发布
最新推荐文章于 2024-06-17 00:30:03 发布
阅读量794 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 概率学基础 文章标签： 概率论
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AlwaysSpring/article/details/121707055

Expectation and variables （期望与方差）

问题：需要匹配多少个肾才最终可以匹配成功？
在这里插入图片描述
如果是伯努利随机变量，那期望值为P
在这里插入图片描述
如果是几何随机变量，期望值为1/P在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

方差：V(X), 衡量随机变量与均值的距离。

在这里插入图片描述

伯努利及几何随机变量的方差

在这里插入图片描述
例子
在这里插入图片描述

随机变量的线性方程的期望值及方差

1、离散型随机变量，连续型随机变量，以及线性方程的期望值
在这里插入图片描述
2、离散型随机变量，连续型随机变量以及线性方程的方差值
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

期望、方差、协方差及相关系数的原理理解和计算
五仁月饼哭了的博客
08-05 2万+
一、期望 定义：   设P(x)是一个离散概率分布函数自变量的取值范围是。那么其期望被定义为：                                                                                                                 设P(x)是一个离散概率分布函数，
概率论与数理统计 | (7) 随机变量的期望与方差
sdu_hao的博客
11-06 3万+
目录 1. 随机变量的数学期望 2. 随机变量函数的数学期望 3. 数学期望的性质 4. 方差定义和计算公式 1. 随机变量的数学期望 随机变量的数字特征 1）数学期望 2）方差 3）协方差与相关系数 4）其他数字特征 5）多元正态分布的性质 例题 定义 设离散型随机变量X的分布律为：,若级数绝对收敛，则称级数的值为随机变量X的数学期望，记为E(X)，即： 可以...
全期望与线性期望
wendyat163的博客
11-24 890
全期望：https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_total_expectation 线性期望：https://brilliant.org/wiki/linearity-of-expectation/
hdu 4418 高斯消元解方程求期望
Nicolas
08-12 1721
高斯消元求期望
Bernoulli分布的特征函数及期望与方差
hnjzsyjyj的专栏
01-07 3772
【Bernoulli分布的特征函数及期望与方差】
伯努利试验性质--概率期望
lanshan1111的博客
04-03 4793
Given a dice withnsides, you have to find the expected number of times you have to throw that dice to see all its faces at least once. Assume that the dice is fair, that means when you throw the dic...
伯努利分布
weixin_44027021的博客
11-16 6713
伯努利分布
18 matlab数理统计常见分布的概率密度函数和期望及方差.zip
06-15
本资料"18 matlab数理统计常见分布的概率密度函数和期望及方差.zip"显然包含了MATLAB中用于处理这些统计分布的代码和实例，旨在帮助用户理解和应用这些概念。 1. **正态分布（Normal Distribution）** 正态分布是...
18 matlab数理统计常见分布的概率密度函数和期望及方差.7z
06-09
这个名为"18 matlab数理统计常见分布的概率密度函数和期望及方差.7z"的压缩包文件很可能包含了关于MATLAB如何处理一些常见概率分布的信息，包括它们的概率密度函数（PDF）、期望值（Mean）和方差（Variance）。...
概率论——几何随机变量
qq_39378221的博客
01-27 5614
几何随机变量 1 定义   对于独立的重复试验，每次试验成功的概率为p,0≤p≤1p,0\le p \le 1p,0≤p≤1，我们知道nnn次试验成功的次数符合参数为(n,p)(n,p)(n,p)的二项分布。现在考虑随机变量XXX，XXX表示重复试验直到试验首次成功为止需要的试验次数，则有： P{X=n}=p(1−p)n−1      ...
证明 几何分布 的期望和方差
最新发布
分享各种学习心得和遇到的问题
06-17 4879
几何分布（Geometric Distribution）描述了在进行一系列独立的伯努利试验时，第一次成功所需的试验次数。这些结果表明，在进行一系列独立的伯努利试验中，第一次成功所需的试验次数的平均值是E(x)，而离散程度由Var(x)决定。方差（Variance）表示随机变量与其期望值之间的离散程度，记作 ( \text{Var}(X) )。首先，我们计算 ( \mathbb{E}(X^2) )。其中，随机变量 ( X ) 表示第一次成功所需的试验次数。
期望、方差
Anne033的博客
10-03 6万+
一、期望和方差的定义 随机变量(Random Variable) X 是一个映射，把随机试验的结果与实数建立起了一一对应的关系。而期望与方差是随机变量的两个重要的数字特征。 1. 期望(Expectation, or expected value) 期望是度量一个随机变量取值的集中位置或平均水平的最基本的数字特征； 2. 方差(Variance) 方差是表示随机变量取值的分散性的一个数字特征。 方差越大，说明随机变量的取值分布越不均匀，变化性越强；方差越小，说明随机变量的取值越趋近于均值，即期望值。 （1
理解 期望(均值/估计值)和方差
songhuangong123的博客
06-27 1万+
开始会给出公式，后面结合正态分布的的期望和方差，来更具体的理解他们。首先，期望全名“数学期望”，又名均值或估计值，注意和平均值不是一个概念。这个后续再说。说到期望，就得先说分布列。X 表示不同种类的事件对应的数值，P表示每钟事件发现的概率 。什么叫做事件对应的数值，这其实是我们自己下的一个定义，比如抛正面得1分。再比如： 这里得到得分布列应该是： 那么有了分布列，就可以求期望了，或者说求均值/估计值。这里用EX表示期望： 哪有了分布列，求期望和非常简单的。(如上图：相乘再相加)。这里也看出了它与平均值的不同
伯努利分布期望，方差推导
sinat_37321923的博客
08-22 4万+
伯努利分布的期望，方差推导比较简单
概率论笔记（三）几种常见的概率分布
qq_37534947的博客
11-08 8579
文章目录一：伯努利分布/0-1分布二：二项分布三：泊松分布 一：伯努利分布/0-1分布 如果随机试验仅有两个可能的结果，那么这两个结果可以用0和1表示，此时随机变量X将是一个0/1的变量，其分布是单个二值随机变量的分布，称为伯努利分布。注意伯努利分布关注的是结果只有0和1，而不管观测条件是什么。 推导过程： 注：就是一次实验下的结果。不是0就是1. 二：二项分布 本质： 就是n次实验下的伯努利分布。 期望和方差 三：泊松分布 1.引入 很多场合下，我们感兴趣的试验进行了很多次，但其中成功的却
『概率知识』伯努利试验及n重伯努利试验+方差协方差理解!
AI新视界
07-04 2万+
伯努利试验及n重伯努利试验！ 文章目录一、伯努利试验二、n重伯努利试验 一、伯努利试验 设试验只有2个可能结果：AAA与A‾\overline{A}A，则称实验为 EEE 伯努利实验；设P(A)=p(0&lt;p&lt;1)P(A)=p(0 &lt; p &lt; 1)P(A)=p(0<p<1),此时P(A‾)=1−pP(\overline{A})=1...
autolisp统计相同元素个数_统计邦中的那些你需要知道的大咖
weixin_35712036的博客
12-29 560
1，描述统计学描述统计学的作用是用几个关键的数字来描述数据集的整体情况，在《深入浅出统计学》中，作者指出使用简化的数字来描述数据之后的规律既有优点也缺点，优点是能让人快速的了解大量数据后面的意义，得出需要的结论，而缺点就是忽略了真实的数据源，容易得出有失准确的结论。 尽管描述统计学是把双刃剑，但是其中几个重要的数据还是需要我们掌握2，平均数在LIVE 中强调的平均值就是书中学到的均值，而书中一...
【概率论】4-1:随机变量的期望(The Expectation of a Random Variable Part I)
weixin_30267785的博客
09-22 340
title: 【概率论】4-1:随机变量的期望(The Expectation of a Random Variable Part I) categories: - Mathematic - Probability keywords: Expectation toc: true date: 2018-03-20 09:48:55 Abstr...
伯努利分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布
热门推荐
Solo_sky
08-19 6万+
伯努利随机变量、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布导语       对于任何一个学习概率论的童鞋来说，各种分布都是很头痛的一件事情，本篇主要讨论的是离散型随机变量.伯努利分布       伯努利分布就是我们常见的0-1分布，即它的随机变量只取0或者1，各自的频率分别取1−p1-p和pp，当x=0x=0或者x=1x=1时，我们数学定义为： p(x)=px∗(1−p)1−xp(x
%-pq节点电压幅值期望及方差、线路功率期望及方差 mu_xianlu_p=branch(:,14)/100; sigma_xianlu_p=sqrt(gama_xianlu_p(:,2));
06-12
这段代码计算了支路有功的期望和方差。 首先，定义了两个变量mu_xianlu_p和sigma_xianlu_p，分别表示支路有功的期望和方差。 其中，期望mu_xianlu_p是由支路信息中的有功功率标幺值除以100得到的。 方差sigma_xianlu_p是由支路潮流的半不变量计算得到的第二项的平方根。具体地，第二项代表了支路有功随机变量的方差。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值