方差和期望公式是什么？_资讯

如下：

方差公式：S^2=〈(M－x1)^2+(M－x2)^2+(M－x3)^2+…+(M－xn)^2〉╱n。

平均数：M=(x1+x2+x3+…+xn)/n （n表示这组数据个数，x1、x2、x3……xn表示这组数据具体数值）。

期望的公式：E=X1P1+X2P2+X3P3++XnPn。

高中数学期望与方差公式应用：

1）随机炒股。

随机炒股也就是闭着眼睛在股市中挑一只股票，并且假设止损和止盈线都为10%，因为是随机选股，那么胜率=败率，由于印花税、佣金和手续费的存在，胜率=败率<50%，最后的数学期望一定为负，可见随机炒股，长期的后果，必输无疑。

2）趋势炒股。

趋势炒股是建立在惯性理论上的，胜率跟经验有很大关系，基本上平均胜率可以假定为60%，则败率为40%，一般趋势投资者本着赚点就跑，亏了套死不卖的原则，如涨10%止盈，跌50%止损，数学期望为EP=60%10%-40%50%=-014，必输无疑。

DX的值为pq。

计算过程：

方差的计算公式：D（X）=（E[X-EX]）^2=E（X^2）-（EX）^2

由题目为二项分布，所以EX=p，同时EX^2=p。

D（X）=E（X^2）-（EX）^2=p-p^2=p（1-p）=pq。所以说DX的值为pq。

扩展资料：

方差的计算公式：

D(X)=E[(X-E(X))^2]=E（X^2） - [ E（X）]^2。

在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。

在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定

方差的性质：

D（X）=0的充分必要条件是X以概率1取常数E（X），即P{X=EX}=1。

D(aX，bY)=a^2DX+b^2DY+2abCov（X，Y）。

-方差

表白数学公式有：

我每天带给你的惊喜和希望，就像无穷集合里的每个元素，虽然取之不尽，却又各不一样。

不论我们前面是怎样的随机变量，不论未来有多大的方差，相信波谷过了，波峰还会远吗？

零向量可以有很多方向，却只有一个长度，就像我，可以有很多朋友，却只有一个你，值得我来守护。

我对你的感情，就像以自然对数e为底的指数函数，不论经过多少求导的风雨，依然不改本色，真情永驻。

如果有一天我们分居异面直线的两头，那我一定穿越时空的阻隔，划条公垂线向你冲来，一刻也不愿逗留。

我是1，你是0。我们相加是我，我们相乘是你。

我们的心就像一个圆，因为它的离心率永远是零。

等量代换与辅助线，在你我之间蔓延，解其实很简单，有且只有爱。

我们就是抛物线，你是焦点，我是准线，你想我有多深，我念你便有多真。

如果我的心是x轴，那你就是开口向上、Δ为负的抛物线，永远都在我的心上。

有了你，我的世界才有无穷大。因为任何实数，都无法表达，我对你深深的爱。

有n个数，先求平均值Ex，则方差var(n)=[(x1-Ex)^2+(x2-Ex)^2+……+(xn-EX)^2]/n。

“方差”（variance）这一词语率先由罗纳德·费雪（Ronald Fisher）在其论文《The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance》中提出。

方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度，也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。当然，这个结论是在二阶统计矩下成立。

扩展资料：

方差和期望公式是什么？