n重伯努利分布的期望 伯努利分布的期望？

伯努利分布的期望？

数学期望（P）证明如下：

随机变量：ξ

伯努利分布：P.=1—P//：ξ取0的概率；

P₁=P/：ξ取1的概率；（0< P< 1）

数学期望：e（ξ）=ξ。p、 ξ₁p₁

=0×（1-p）1×p

=p

伯努利分布（即二项分布）的期望为NP，方差为NP（1-p）。其中n是实验次数，P是每个实验事件a的概率。

伯努利分布期望和方差？

均匀分布的期望：均匀分布的期望是值范围[a，b]的中点（a，b）/2。

均匀分布的方差：VAR（x）=E[x2]-（E[x]）2

VAR（x）=E[x2]-（E[x]）2=1/3（a2 ab b2）-1/4（ab）2=1/12（a2-2A b2）=1/12（a-B）2

如果x服从[2,4]上的均匀分布，则数学期望值ex=（2 4）/2=3；方差DX=（4-2）2/12=1/3。

扩展数据

离散

1。两点分布（伯努利分布）

2。二项分布

3。超几何分布

4。泊松分布

连续

1。均匀分布

2。指数分布

3。正态分布

4。标准正态分布

XB是二项分布的期望值。

二项分布是n个独立成功/失败测试中成功次数的离散概率分布，其中每个测试的成功概率为p。此单个成功/失败测试称为伯努利测试，当n=1时，二项分布为伯努利分布。二项分布是显著性差异二项检验的基础，它可以帮助我们了解和监测生产实践过程中某些因素引起的波动。

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