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指数分布的方差指数分布x平方方差

5月25日 蚀肉堂投稿
  一维随机变量期望与方差
  二维随机变量期望与方差
  协方差
  1。一维随机变量期望与方差:
  公式:
  离散型:
  E(X)i1nXiPi
  Yg(x)
  E(Y)i1ng(x)Pi
  连续型:
  E(X)xf(x)dx
  Yg(x)
  E(Y)g(x)f(x)dx
  方差:D(x)E(x)E(x)
  标准差:根号下的方差
  常用分布的数学期望和方差:
  01分布期望p方差p(1p)
  二项分布B(n,p)期望np,方差np(1p)
  泊松分布()期望方差
  几何分布期望1p,方差(1p)p
  正态分布期望,方差
  均匀分布,期望ab2,方差(ba)12
  指数分布E()期望1,方差1
  卡方分布,x(n)期望n方差2n
  期望E(x)的性质:
  E(c)c
  E(axc)aE(x)c
  E(xY)E(X)E(Y)
  X和Y相互独立:
  E(XY)E(X)E(Y)
  方差D(X)的性质:
  D(c)0
  D(aXb)aD(x)
  D(XY)D(X)D(Y)2Cov(X,Y)
  X和Y相互独立:
  D(XY)D(X)D(Y)
  2。二维随机变量的期望与方差:
  3。协方差:Cov(X,Y):
  D(XY)D(X)D(Y)2Cov(X,Y)
  协方差:
  Cov(X,Y)E(XY)E(X)E(Y)
  相关系数:
  xYCov(X,Y)X的标准差Y的标准差
  xY0为X与Y不相关
  记住:独立一定不相关,不相关不一定独立。
  协方差的性质:
  Cov(X,Y)Cov(Y,X)
  Cov(X,C)0
  CoV(X,X)D(X)
  Cov(axb,Y)aCov(X,Y)
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