數學期望公式方差公式
方程D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [ E（X）]^2，其中 E（X）表示數學期望。
對於連續型隨機變數X，若其定義域為（a，b），概率密度函數為f（x），連續型隨機變數X方差計算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。
在概率論和統計學中，數學期望(mean)（或均值，亦簡稱期望）為試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和，是最基本的數學特徵之一。它反映隨機變數平均取值的大小。
(1)數學期望公式方差公式擴展閱讀：
設C為常數，則D(C) = 0（常數無波動）；
D(CX )=C2D(X ) （常數平方提取，C為常數，X為隨機變數）；
證：特別地 D(-X ) = D(X ), D(-2X ) = 4D(X )（方差無負值）
若X 、Y 相互獨立，則證：記則
前面兩項恰為 D(X)和D(Y)，第三項展開後為
當X、Y 相互獨立時，
故第三項為零。
❷ 已知數學期望，怎樣求方差
^方程來D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [ E（源X）]^2，其中E（X）表示數學期望。
對於連續型隨機變數X，若其定義域為（a，b），概率密度函數為f（x），連續型隨機變數X方差計算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。
方差刻畫了隨機變數的取值對於其數學期望的離散程度。（標准差、方差越大，離散程度越大），若X的取值比較集中，則方差D（X）較小，若X的取值比較分散，則方差D（X）較大。因此，D（X）是刻畫X取值分散程度的一個量，它是衡量取值分散程度的一個尺度。
(2)數學期望公式方差公式擴展閱讀：
期望的性質：
其中，X和Y相互獨立。
❸ 已知數學期望，怎樣求方差
方程D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [ E（X）]^2，其中E（X）表示數學期望。
對於連續型隨機變數版X，若其定義域為（a，b），概率密度權函數為f（x），連續型隨機變數X方差計算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。
方差刻畫了隨機變數的取值對於其數學期望的離散程度。（標准差、方差越大，離散程度越大），若X的取值比較集中，則方差D（X）較小，若X的取值比較分散，則方差D（X）較大。因此，D（X）是刻畫X取值分散程度的一個量，它是衡量取值分散程度的一個尺度。
(3)數學期望公式方差公式擴展閱讀：
期望的性質：
其中，X和Y相互獨立。
❹ 數學期望和方差的幾條公式
E（2x）等於2Ex
E（X）+E（Y）=E（X+Y）
DX=E（X^2）-(EX)^2
❺ 根據數學期望方差的不同計算公式
將第一個公式中括弧內的完全平方打開得到
DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2)
=E(X^2)-E(2XEX)+(EX)^2
=E(X^2)-2(EX)^2+(EX)^2
=E(X^2)-(EX)^2
方程D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [ E（X）]^2，其中 E（X）表示數學期望。
對於連續型隨機變數X，若其定義域為（a，b），概率密度函數為f（x），連續型隨機變數X方差計算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。
(5)數學期望公式方差公式擴展閱讀：
如果隨機變數只取得有限個值或無窮能按一定次序一一列出，其值域為一個或若干個有限或無限區間，這樣的隨機變數稱為離散型隨機變數。
離散型隨機變數的一切可能的取值與對應的概率乘積之和稱為該離散型隨機變數的數學期望 (若該求和絕對收斂），記為。它是簡單算術平均的一種推廣，類似加權平均。
❻ 數學期望方差的兩種公式
對於2項分布(例子:在n次試驗中有k次成功,每次成功概率為p,他的分布列求數學期望回和方差)有答ex=np
dx=np(1-p)
n為試驗次數
p為成功的概率
對於幾何分布(每次試驗成功概率為p,一直試驗到成功為止)有ex=1/p
dx=p^2/q
還有任何分布列都通用的
dx=e(x)^2-(ex)^2
❼ 期望和方差怎麼求
期望公式：
(7)數學期望公式方差公式擴展閱讀：
在概率論和統計方差衡量隨機變數或一組數據時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。
統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。
方差刻畫了隨機變數的取值對於其數學期望的離散程度。（標准差、方差越大，離散程度越大）
若X的取值比較集中，則方差D（X）較小，若X的取值比較分散，則方差D（X）較大。因此，D（X）是刻畫X取值分散程度的一個量，它是衡量取值分散程度的一個尺度。
❽ 數學期望，方差的計算公式是
^方程D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [ E（X）]^2，其中 E（X）表示數學期望。
對於連續型隨機變數X，若其定義域為（a，b），概率密度函數為f（x），連續型隨機變數X方差計算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。
方差刻畫了隨機變數的取值對於其數學期望的離散程度。（標准差、方差越大，離散程度越大），若X的取值比較集中，則方差D（X）較小，若X的取值比較分散，則方差D（X）較大。因此，D（X）是刻畫X取值分散程度的一個量，它是衡量取值分散程度的一個尺度。
(8)數學期望公式方差公式擴展閱讀：
常用分布的方差
1、兩點分布
2、二項分布X ~ B ( n, p )引入隨機變數Xi （第i次試驗中A 出現的次數，服從兩點分布）
3、泊松分布（推導略）
4、均勻分布另一計算過程為
5、指數分布（推導略）
6、正態分布（推導略）
7、t分布：其中X~T（n），E（X）=0
8、F分布：其中X~F（m,n）。
❾ 數學期望值里的那個方差怎麼算的
先算數學期望，也就是平均數，等於總和除以個數。
然後再計算方差，等於每個內數與平均數的差的平方和，體現容的是這些數與平均數之間的波動程度的大小。
例如有兩組數字：
第一組：1,3,5,7,9
第二組：3,4,5,6,7
它們的平均數都是5（即數學期望都是5），但第一組的方差是40，第二組的方差是10，意思是第一組各個數字與平均值之間差距波動比較大，而第二組波動比較小，相對來說都在平均數周圍小幅度波動。
❿ 求高中階段所有數學期望和方差的公式
方差公式：S^2=〈(M－x1)^2+(M－x2)^2+(M－x3)^2+…+(M－xn)^2〉╱n
平均數：M=(x1+x2+x3+…+xn)/n （表示這組數據個數，x1、x2、x3……xn表示這組數據具體數值）。
以大數據眼光看問題體現了數學期望中的大量試驗出規律，不能光看眼前或特例，對一種現象不能過早下結論，要多聽、多看從而獲得拿個隱藏在背後的規律；
以大概率眼看光問題對應數學期望中的概率加權，大概率對應的取值對最後之結果影響大，所以當有了一個目標，為了實現它，就要找一條實現起來概率最大的路徑。
(10)數學期望公式方差公式擴展閱讀
應用：
1）隨機炒股
隨機炒股也就是閉著眼睛在股市中挑一隻股票，並且假設止損和止盈線都為10%，因為是隨機選股，那麼勝率=敗率，由於印花稅、傭金和手續費的存在，勝率=敗率<50%，最後的數學期望一定為負，可見隨機炒股，長期的後果，必輸無疑。
2）趨勢炒股
趨勢炒股是建立在慣性理論上的，勝率跟經驗有很大關系，基本上平均勝率可以假定為60%，則敗率為40%，一般趨勢投資者本著賺點就跑，虧了套死不賣的原則，如漲10%止盈，跌50%止損，數學期望為EP=60%*10%-40%*50%=-0.14，必輸無疑。