期望-方差公式-方差和期望公式
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期望与方差的相关公式 -、数学期望的来由
早在17世纪,有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战,给他出了一道题目,题目是这样的:甲乙两个人赌博,他们两人获胜的机率相等,比赛规则是先胜三局者为赢家,赢家可以获得100法郎的奖励。当比赛进行到第三局的时候,甲胜了两局,乙胜了一局,这时由于某些原因中止了比赛,那么如何分配这100法郎才比较公平?
用概率论的知识,不难得知,甲获胜的概率为1/2+(1/2)*(1/2)=3/4,或者分析乙获胜的概率为(1/2)*(1/2)=1/4。因此由此引出了甲的期望所得值为100*3/4=75法郎,乙的期望所得值为25法郎。
这个故事里出现了“期望”这个词,数学期望由此而来。
定义1 若离散型随机变量ξ可能取值为i a (i =1,2,3 ,…),其分布列为i p (i =1,2,3, …),则当i i i p a ∑∞
=1
<∞时,则称ξ存在数学期望,并且数学期望为E ξ=∑∞
=1
i i i p a ,
如果i i i p a ∑∞
=1
=∞,则数学期望不存在。[]1
定义2 期望:若离散型随机变量ξ,当ξ=x i 的概率为P (ξ=x i )=P i (i =1,
2,…,n ,…),则称E ξ=∑x i p i 为ξ的数学期望,反映了ξ的平均值.
期望是算术平均值概念的推广,是概率意义下的平均.E ξ由ξ的分布列唯一确定.
二、数学期望的性质
(1)设C 是常数,则E(C )=C 。 (2)若k 是常数,则E (kX )=kE (X )。 (3))E(X )E(X )X E(X 2121+=+。
三、 方差的定义
前面我们介绍了随机变量的数学期望,它体现了随机变量取值的平均水平,是随机变量一个重要的数字特征。但是在一些场合下,仅仅知道随机变量取值的
平均值是不够的,还需要知道随机变量取值在其平均值附近的离散程度,这就是方差的概念。
定义3方差:称D ξ=∑(x i -E ξ)2p i 为随机变量ξ的均方差,简称方差.ξ
D 叫标准差,反映了ξ的离散程度.
定义4设随机变量X 的数学期望)(X E 存在,若]))([(2X E X E -存在,则称
]))([(2X E X E -
为随机变量X 的方差,记作)(X D ,即]))([()(2X E X E X D -=。
方差的算术平方根)(X D 称为随机变量X 的标准差,记作)(X σ,即
)()(X D X =σ
由于)(X σ与X 具有相同的度量单位,故在实际问题中经常使用。
D ξ表示ξ对
E ξ的平均偏离程度,D ξ越大表示平均偏离程度越大,说明ξ
的取值越分散.
方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度,若X 的取值相对于其数学期望比较集中,则其方差较小;若X 的取值相对于其数学期望比较分散,则方差较大。若方差)(X D =0,则随机变量X 以概率1取常数值。
由定义4知,方差是随机变量X 的函数2)]([)(X E X X g -=的数学期望,故
⎪⎩⎪⎨⎧--=⎰∑∞
∞
-∞=连续时当离散时
当X dx x f X E x p X E x X D k k k k ,)()]([X ,)]([)(212
当X 离散时, X 的概率函数为 ,2 ,1 ,)()(====k P x X P x P K K k ; 当X 连续时,X 的密度函数为)(x f 。 求证方差的一个简单公式:
公式1:22)]([)()(X E X E X D -=
证明一:
2
2222)]([)(])]([)(2[]
))([()(X E X E x E X XE X E X E X E X D -=+-=-=
证明二:21
()n
i i i D x E p ξξ==-⋅∑
2212
2
1
1
1
22222[2()]2()2()()()n
i i i
i n
n n
i i i i i i i i x x E E p x p E x p E p E E E E E ξξξξξξξξξ=====-+⋅=-⋅+⋅=-+=-∑∑∑∑
22()D E E ξξξ∴=-
可以用此公式计算常见分布的方差
四、方差的性质
(1)设C 是常数,则D (C )=0。 (2)若C 是常数,则)()(2X D C CX D =。 (3)若X 与Y 独立,则
公式2: )()()(Y D X D Y X D +=+。
证 由数学期望的性质及求方差的公式得
{}{}
)
()()]([)()]([)()()(2)]([)]([)()(2)()()]()([]2[)]([])[()(22222
2222222
2Y D X D Y E Y E X E X E Y E X E Y E X E Y E X E Y E X E Y E x E XY Y X E Y X E Y X E Y X D +=-+-=---++=+-++=+-+=+
可推广为:若1X ,2X ,…,n X 相互独立,则
∑∑===n
i i n
i i X D X D 1
1
)(][
∑∑===n
i i i n i i i X D C X C D 1
21
)(][
(4) D (X )=0 ⇔P (X = C )=1, 这里C =E (X )。
五、常见的期望和方差公式的推导过程
(一)离散型随机变量的期望和方差的计算公式与运算性质列举及证明