t分布的期望和方差推导
t分布的期望和方差是什么??？
t分布的期望和方差是t(n)mu=0,sigma^2=n/(n-2)(n>2)🌹😆——🐌。P{Xi=0}=1-p😆_🦗😐，P(Xi=1)=p.EXi=0*(1-p)+1*p=p🤠——_🤢😌，E(Xi^2)=0^2*(1-p)+1^2*p=p🦌💐|👿🦡，DXi=E(Xi^2)-(EXi)^2=p-p^2=p(1-p)🐥-*。EX=EX1+EX2+希望你能满意🦚——🎎🛷。+EXn=np🦊🔮-😽，DX=DX1+DX2+希望你能满意🦈——🏵。+DXn=np(1-p)🪡|🐜🐭。注意😙——😣🐍：在概率论和统希望你能满意🌵⛈_——🌈🌞。
t分布的期望和方差是t(n)mu=0,sigma^2=n/(n-2)(n>2)🦨🔮——-🐅🐈。P{Xi=0}=1-p🌴-|🐑🌱，P(Xi=1)=p.EXi=0*(1-p)+1*p=p🐸🦆-🎲🧿，E(Xi^2)=0^2*(1-p)+1^2*p=p🐒😴--🐜😥，DXi=E(Xi^2)-(EXi)^2=p-p^2=p(1-p)🎮🌞|🐲😋。EX=EX1+EX2+还有呢？+EXn=np🀄-|🥉😲，DX=DX1+DX2+还有呢？+DXn=np(1-p)🐡😛|🐁🦧。计算🦡————🦘：下表列出了自还有呢？
t分布的期望和方差是t(n)mu=0,sigma^2=n/(n-2)(n>2)🌹😆——🐌。P{Xi=0}=1-p😆_🦗😐，P(Xi=1)=p.EXi=0*(1-p)+1*p=p🤠——_🤢😌，E(Xi^2)=0^2*(1-p)+1^2*p=p🦌💐|👿🦡，DXi=E(Xi^2)-(EXi)^2=p-p^2=p(1-p)🐥-*。EX=EX1+EX2+希望你能满意🦚——🎎🛷。+EXn=np🦊🔮-😽，DX=DX1+DX2+希望你能满意🦈——🏵。+DXn=np(1-p)🪡|🐜🐭。注意😙——😣🐍：在概率论和统希望你能满意🌵⛈_——🌈🌞。
t分布的期望和方差是t(n)mu=0,sigma^2=n/(n-2)(n>2)🦨🔮——-🐅🐈。P{Xi=0}=1-p🌴-|🐑🌱，P(Xi=1)=p.EXi=0*(1-p)+1*p=p🐸🦆-🎲🧿，E(Xi^2)=0^2*(1-p)+1^2*p=p🐒😴--🐜😥，DXi=E(Xi^2)-(EXi)^2=p-p^2=p(1-p)🎮🌞|🐲😋。EX=EX1+EX2+还有呢？+EXn=np🀄-|🥉😲，DX=DX1+DX2+还有呢？+DXn=np(1-p)🐡😛|🐁🦧。计算🦡————🦘：下表列出了自还有呢？
t分布🤯|_😙🌚：t(n)mu=0,sigma^2=n/(n-2)(n>2)x平方分布X^2(n)mu=n,sigma^2=2n F分布F(m,n),mu=n/(n-2),sigma^2=2n^2(n+m-2)/[m(n-2)^2(n-4)](n>4)
t分布是用来估计总体的均值的*🐰_|♣🐃，该总体的均值呈正态分布且方差未知🤖-🦃🐪，是根据小样本来估计的🐨|——*。t分布是学生t-分布的简称😾_——🌘🦓。1908年威廉·戈塞于帅先发表其推导🌟😌--🦇。他用学生（Student）🐓——🐣，作为笔名发表了论文🦅-😺🕹。后罗纳德·费雪将该理论发扬光大😎👺_-😴，且他将此分布叫做学生分布🐅——🥊*。t分布的曲线形态和自由度n有着密切关系到此结束了？⛈__🐖。
自由度为n的卡方分布,t分布,F分布的期望和方差是多少?？
分布 期望 方差卡方分布 n 2n t分布 0（n>1） n/(n-2)(n>2)F分布 n/(n-2)(n>2) 2n^2(m+n-2)/[m(n-2)^2(n-4)](n>4)
卡方分布🍄🐾-——🦡🐰：E(X)=n🙃*|🦂🎴，D(X)=2n t分布🦃😼|_🐦🦑：E(X)=0(n>1)🌖🌈_-🦌，D(X)=n/(n-2)(n>2)F(m,n)分布🌦|_*🐨：E(X)=n/(n-2)(n>2)D(X)=[2n^2*(m+n-2)]/[m(n-2)^2*(n-4)](n>4)
数理统计笔记·统计学三大分布?？
t分布当样本量有限时😐🤖-🌚，t分布登场🪴|_😱🧨，它描述了样本均值在正态总体下的分布🐞🍄_🎁。如果🐏_——🍀🎄，则变量服从自由度为的t分布🙁🧵|🐤。t分布的对称性在参数估计和假设检验中起着决定性作用🎭🕊——🌾。值得注意的是🏵|🦕，t分布的期望值和方差会随着自由度的不同而变化☘🌸-🎱。F分布F分布则是卡方分布与t分布的融合🙃-🐓，当两个独立的样本均值之比有帮助请点赞🦃-_😂🤫。
常用分布的方差1．两点分布2．二项分布X ~ B ( n, p )引入随机变量Xi （第i次试验中A 出现的次数🌥🐬——🐞🦗，服从两点分布）3．泊松分布（推导略）4．均匀分布另一计算过程为5．指数分布（推导略）6．正态分布（推导略）7.t分布🦑🦎_🐳🌲：其中X~T（n）🌻*——😄，E（X）0🐅_——😶🐟；8.F分布🌧——_🐇：其中X~F（m,n）正说完了🐦🪲_🦗🐝。
求正态分布的数学期望和方差的推导过程?？
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🎇🛷——_💮：∫e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=(√2π)t🦋🌍——😙🦆。😆🦏_|😃😴。🐱——🙁。（）积分区域是从负无穷到正无穷😭🎊——🦋*，下面出现的积分也都是这个区域🥅|🧵🦥，所以略去不写了🦀|🐉。（1希望你能满意😴🎭——-🦨。
F(t)=P(z<t)=P(min(x1,x2,还有呢？xn)<t)=1-P(min(x1,x2,还有呢？xn)>=t)=1-P(x1>t,x2>t还有呢？)=1-P(x1>t)P(x2>t)P(x3>t)还有呢？P(xn>t){注🏓_-🥌：由x1,x2,x3还有呢？独立同分布}=1-e^(-λt)*e^(-λt)*e^(-λt)还有呢？e^(-λt)=1-e^n(-λt)这是参数为nλ的指数还有呢？