怎么证明超几何分布的期望和方差
几何分布的期望与方差公式跪求？
几何分布的期望与方差公式跪求？
若一个随机试验中只有两个结果成功与失败，设成功的概率为p，若ξ表示出现首次成功时的试验次数，则ξ是离散型随机变量，它只取正整数，且有P(ξk)(1-p)的(k-1)次方乘以p (k1，2，…，0p1)，此时称随机变量ξ服从几何分布。它的期望为1/p，方差为(1-p)/(p的平方)。
超几何分布的数学期望和方差？
超几何分布的数学期望与方差设随机变量,则 应用组合公式和,得 类似地可得
几何布朗运动的期望和方差？
公式如下:
1.期望E(X)＝a×p1＋b×p2＋cp3
2.方差f等于最大值减去最小值
数学期望和方差的关系？
将第一个公式中括号内的完全平方打开得到 DXE(X^2-2XEX (EX)^2) E(X^2)-E(2XEX) (EX)^2 E(X^2)-2(EX)^2 (EX)^2 E(X^2)-(EX)^
2 若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分，则称X为连续性随机变量，f(x)称为X的概率密度函数（分布密度函数）。 数学期望 完全由随机变量X的概率分布所确定。若X服从某一分布，也称 是这一分布的数学期望。
若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。
因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。
概率论中均匀分布的数学期望和方差该怎么求啊？
均匀分布的数学期望是分布区间左右两端和的平均值，方差为分布区间左右两端差值平方的十二分之一。即，若X服从[a,b]上的均匀分布，则数学期望EX，方差DX计算公式分别为：对这道题本身而言，数学期望EX（2 4）/23；方差DX（4-2）2/121/3扩展资料均匀分布在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。
均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）。数学期望在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。方差方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。
概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。
在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。