t分布的期望和方差是什么(
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+还有呢？+EXn=np🦘|_🌾🦢，DX=DX1+DX2+还有呢？+DXn=np(1-p)🐪_|🦜🐋。注意🐘🍄|-🛷：在概率论和统还有呢？
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+说完了😑🎊——*🦌。+EXn=np😞|——*🎴，DX=DX1+DX2+说完了☘🎭——😽🥏。+DXn=np(1-p)🥏_-🌵🐈⬛。计算🦣🐙-🐆：下表列出了自说完了😁😖__😝🪆。
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)🐪_|🦜🐋。注意🐘🍄|-🛷：在概率论和统还有呢？
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+说完了😑🎊——*🦌。+EXn=np😞|——*🎴，DX=DX1+DX2+说完了☘🎭——😽🥏。+DXn=np(1-p)🥏_-🌵🐈⬛。计算🦣🐙-🐆：下表列出了自说完了😁😖__😝🪆。
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)
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)
随机变量x服从t分布,则其期望为多少??？
X服从t(1)分布🦃_♦，则X=Z/√(Y/1)其中Z~N(0🐄🐒——_🌪🦗，1) Y～X1∧2 X∧2=Z∧2/Y Z∧2～X∧2 Y～x1所以X∧2 ～F(1**——🦮*，1)
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)
t分布的期望和方差推导?？
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有着密切关系后面会介绍🕸-|🐷🐸。
卡方分布的期望和方差是🪲🏈|😕：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)🐁🏏——|🦄🪆。简介我们常常把一个式子中独立变量的个数称为这个式子的“自由度”🧐*❄_|😌，确定一个式子等我继续说🍁——🦅。
χ、 t、 f、分布的概念是什么意思??？
t分布是自由度为n的t-分布😙🪲-🏆🌺，用于描述小样本情况下样本均值的分布🌲😰——_🐦。它在统计推断中经常用于估计总体均值或进行假设检验🐁🥇——🐘🪱。3. F分布😁——🦇：F分布是两个独立卡方分布的比值的分布🎽_😐，用于描述两个方差估计值的比较🦆——-🦋。它常用于方差分析和回归分析中🐋||⭐️，用于检验多个总体方差是否相等🐀🎋_-🐇。这些分布在统计学中起到了重要的作用等会说😞_|🦨。
或者可以直接计算卡方分布的方差很好计算因为自由度为N的卡方分布其实是系数为N/2,1/2的Gamma分布而Gamma函数的性质让我们很容易计算出X的任何阶期望具体方法是⚾🐔_——🐍🍃：X的n次方期望就是密度函数乘x^n积分这时你把x^n放进密度函数你的积分函数里面就得到x的N/2-1+n次方也就是说系数从N/2变成了好了吧🤮🎆_*！