二项分布的数学期望EX=()
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“0-1”分布的数学期望EX=()
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在计算基金的期望回报率时,我们可以用一定时间的( ),或者采用数学模型,对未来回报率的可能分布做出预测。
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在评价估计量的标准中,如果估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数,这是指()
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设X服从参数为λ>0的泊松分布,其数学期望EX=()
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设X在区间[a,b]上服从均匀分布,则数学期望EX=()
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已知二项分布的数学特征为:E(x)=np,s(x)=np(1-p)。如果随机变量x~B(10,0.3),则E(x),s(x)分别为()。
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当样本容量比较大时,样本比率p近似服从正态分布,且有p的数学期望就是总体比率π,即E(p)=π。()
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设随机变量X与Y相互独立,它们分别服从参数λ=2的泊松分布与指数分布.记Z=X-2Y,则随机变量Z的数学期望与方差分别等于().
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二项分布B(n,p)的数学期望为()
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标准正态分布的数学期望EX=()
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设X服从参数为λ>0的指数分布,其数学期望EX=()
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估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数,叫做估计无偏性
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设随机变量X的分布律为P{X=k}=1/5,k=1,2,3,4,5,求函数的数学期望E(X2)与E[(X+2)2].
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X服从于指数分布,则数学期望E(X)等于参数λ的()。
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二项分布期望与方差 二项分布期望公式E=np 方差D=np(1-p) 我知道是怎么推导出来的,但是书上没有方差公式的意义.那个公式仅仅是推倒得来的?有没有什么能解释的?D=np(1-p)其中 np=E,也就是说方差D=E(1-p),仅仅是巧合吗?方差和期望有什么关系?不要数学推倒,要说理性解释,能想明白的.
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设X是一随机变量,a为任意实数,EX是X的数学期望,则()。
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若盒中有5个球,其中2个白球3个黑球,现从中任意取3个球,设随机变量X为取得白球的个数。求:(1)随机变量X的分布;(2)数学期望EX,方差DX。
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设某种元件的寿命服从数学期望为100小时的指数分布,且各元件的寿命相互独立,求16个元件的寿命总和大于1920小时的概率.
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当样本容量比较大时,样本比率P近似服从正态分布,且有P的数学期望就是总体比率π,即E(P)=π()
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在计算基金的期望回报率时,可以采用数学模型,对()的可能分布作出预测
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设随机变量和Y相互独立,且都服从标准正态分布。求的数学期望。
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二项分布的期望和方差
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7、历史上,泊松分布是作为二项分布的近似,由法国数学家泊松引入的。
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