求数学期望EX和方差Dx

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a=1-0.2-0.1-0.3=0.4EX=0*0.2+1*0.1+2*0.3+3*0.4=1.9x^2对应的概率分布为0、1、4、9P=0.2,0.1,0.3,0.4EX^2=0*0.2+1*0.1

X(i):第i次抽取时卡片的号,则E（X(i)）=(1+2+...+n)/n;D（X(i)）=E（X^2(i)）-E（X(i)）=(1^2+2^2+...+n^2)/n-(1+2+...+n)/n又X

离散型随机变量X的均值反映了离散型随机变量×取值的平均水平,随机变量的方差反映了随机变量取值偏离于均值的平均程度【【不清楚,再问；满意,愿你开☆,】】

切比雪夫不等式P（|X-μ|》3σ）

F(X)=（X-a）/（b-a）f(X)=F'(X)=1/（b-a）E(X)=∫xf(x)dx=∫x/(b-a)dx=x^2/2|(a,b)/(b-a)=(b^2-a^2)/2(b-a)=(a+b)/

E(X^2)-2EX+1=10E(X^2)-4EX+4=6所以EX=7/2E(X^2)=16D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2=16-(7/2)^2

证明：D(X)=E{[X-E[X]]^2}(方差的定义）=E{X^2-2*X*E[X]+E[X]^2}=E[X^2]-E{2*X*E[X]}+E{E[X]^2}=E[X^2]-2*E[X]*E[X]+

X服从均匀分布,即X~U(a,b),则E(X)=(a+b)/2,D(X)=(b-a)²/12证明如下：设连续型随机变量X~U(a,b)那么其分布函数F(x)=(x-a)/(b-a),a≤x≤

密度函数：f(x)=1/(b-a)[a,b]f(x)=0其它x数学期望Ex=∫(a,b)x/(b-a)dx=0.5/(b-a)（b^2－a^2)=(a+b)/2Ex=(a+b)/2方差Dx=∫(a,b

解题思路：分布列的几种基本类型，要做好区分，选准类型，然后求解。解题过程：解析说明：采取分层抽样共抽取9人，故。满意人数共为3人。表示段的人数，故可取0,1,2,3.是一个超几何分布的问题，不是两点分

EY=0DY=1EY=E(x-u)/&=(EX-U)/&=0DY=D[(X-U)^2]/(&^2)而D[(X-U)^2]=E[(X-U)^2]-[E(X-U)]^2=E[(X-U)^2](后面项为0)

第i次的点数为Xi,每次相互独立点数之和X=X1+X2+……+X20E(X)=E(X1)+E(X2)+……=70D(X)=D(X1)+D(X2)+……=175/3

常见的有正态分布,二项分布,指数分布,均匀分布正态分布N~（a,b)EX=aDX=b二项分布B~（n,p)EX=npDX=np(1-p)指数分布λEX=λ分之一DX=λ^2分之一均匀分布在（a,b)之

不是的.f（x）=1/√2πb*e^[-(x-a)^2/2b^2]只是我们求出来发现恰好期望μ=a,方差δ^2=b^2所以才将f（x）写成f（x）=1/√2πδ*e^[-(x-μ)^2/2δ^2]期望

不用二重积分的,可以有简单的办法的.设正态分布概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]其实就是均值是u,方差是t^2,百度不太好打公式,你将就看一下.于是：

1).显然.(2).DX=E(X-EX)^2=E[(X-(a+b)/2+(a+b)/2-EX)^2]=E[(X-(a+b)/2)^2+((a+b)/2-EX)^2+2(X-(a+b)/2)((a+b)

设X=n+k,即n个“合格品”和k个“不合格品”.那么,n服从“负二项分布”,即P(n=i)=C(i+k-1,k-1)xp^kx(1-p)^i.这个分布的均值和方差分别是E(n)=k(1-p)/p;D