数学期望ex1
EX1等于几 -
等于一。在数学中，数学期望ex1表示的是自然数e的x1次方。可以用设未知数的方式结算。
Ex1=0.05*0.8+
等于一。在数学中，数学期望ex1表示的是自然数e的x1次方。可以用设未知数的方式结算。
Ex1=0.05*0.8+
根据数学期望的定义EX= 2*f2+ 5*f5+ 6*f6+ 8*f8+ 9*f9+ 4*f4= 133 所以EX= 133，现在算这些数的算术平均值Xa = 1+1+2+5+2+6+5+8+9+4+8+112 = 13；数学期望求解的方法是X是离散型随机变量，其全部可能取值是a1，a2，a3等到an取这些值的相应概率是p1，p2，p3等到pn，则其等会说。
样本方差的期望等于总体方差，证明如下：设总体为X，抽取n个i。i。d。的样本X1，X2，..，Xn，其样本均值为Y = (X1+X2+还有呢？+Xn)/n。其样本方差为S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + 还有呢？+ (Y-Xn)^2 ) / (n-1)。为了记号方便，我们只看S的分子部分，设为A，则EA=E( n * 还有呢？
关于数学期望 -
缺条件了，只有当X1，X2，X3，…，Xn之间互相独立方成立，记其中任意一个事件Xn的的期望为EXn，若互相独立独立，互不影响，那么这些事件的总期望必然为每个小事件的期望之和，即E(X1+X2+X3+…Xn)=EX1+EX2+EX3+…EXn 冉冉不互相独立，则此等式不成立，无必然关系说完了。
二项分布的数学期望X～b(n,p)，其中n≥1,0<p<1.P{X=k}=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k),k=0,1,到此结束了？。,n.EX=np,DX=np(1-p).证明方法(一)：将X分解成n个相互独立的，都服从以p为参数的(0-1)分布的随机变量之和：X=X1+X2+到此结束了？。+Xn,Xi～b(1,p)，i=1,2,到此结束了？。,n.P{Xi到此结束了？。
概率 统计 数学期望 -
Xi=0，如果第i个车站无人下车则他是个二项分布，那么：P(Xi=0)=[(n-1)/n]^N,P(Xi=1)=1-[(n-1)/n]^N,到某一个站有人下车，也就是停车的数学期望是EXi=1-[(n-1)/n]^N 而停车次数X=X1+X2+是什么。+Xn 故EX=EX1+EX2+是什么。+EXN=N-N*[(n-1)/n]^N 是什么。
设Xi=0 或1 Xi=1表示n次中抽到过第i种颜色的球Xi=0表示n次中没有抽到过第i种颜色的球设X为n次中抽到过的球的颜色种数X=X1+X2+后面会介绍。+X6 P{Xi=0}=(1-1/6)^n P{Xi=1}=1-(1-1/6)^n EX=EX1+EX2+..+EX6=6[1-(1-1/6)^n]=6-5^n/6^(n-1)EX=6时就可后面会介绍。
二项分布的期望和方差是什么? -
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。
2)设0的概率为p，E=-1*2p+0*p+1*2p=0;3) 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1/36 2/36 3/36 4/36 5/36 6/36 5/36 4/36 3/36 2/36 1/36 E=7 4) 1 2 3 0.8 0.2*0.8 0.2*0.2 说完了。