二项分布数学期望怎么求

❶ 二项分布的期望和方差是什么

在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。

需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

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变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数√20，因而k是离散型随机变量。

如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0,15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数√20等，因而称这随机变量是连续型随机变量。

❷ 求二项分布的数学期望与方差的工式及详细证明过程.

X～b(n,p)，其中n≥1,0<p<1.
P{X=k}=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k),k=0,1,...,n.
EX=np,DX=np(1-p).
最简单的证明方法是：X可以分解成n个相互独立的，都服从以p为参数的(0-1)分布的随机变量之和：
X=X1+X2+...+Xn,Xi～b(1,p)，i=1,2,...,n.
P{Xi=0}=1-p,P(Xi=1)=p.
EXi=0*(1-p)+1*p=p,
E(Xi^2)=0^2*(1-p)+1^2*p=p,
DXi=E(Xi^2)-(EXi)^2=p-p^2=p(1-p).
EX=EX1+EX2+...+EXn=np,
DX=DX1+DX2+...+DXn=np(1-p).

❸ 二项分布期望公式推导是什么

二项分布期望公式推导是1。

n表示n次试验，p表示单次试验的成功概率。

E(n)表示n次试验的成功次数的数学期望。

这里还需要依赖一个求数学期望的公式。

所有概率相加＝1，即。

∑k=0，n。

C(n，k) *p^k *(1-p)^(n-k) = 1。

对于试验n次的情况，有n+1种结果，0次成功系数为0，所以k=1开始即可。

二项分布：

二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关。

事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布就是伯努利分布。若每次实验中某事件发生的概率为p，不发生的概率为q，则有p+q=1。

❹ 二项分布的期望是什么

二项分布期望np；0-1分布，期望p。

二项分布的期望和方差：二项分布期望np，方差np（1-p）；0-1分布，期望p方差p（1-p）。二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上，当n=1时，二项分布就是伯努利分布。

证明：

X=X1+X2+...+Xn,Xi～b(1,p)，i=1,2,...,n

P{Xi=0}=1-p,P(Xi=1)=p

EXi=0*(1-p)+1*p=p

E(Xi^2)=0^2*(1-p)+1^2*p=p

DXi=E(Xi^2)-(EXi)^2=p-p^2=p(1-p)

EX=EX1+EX2+...+EXn=np

DX=DX1+DX2+...+DXn=np(1-p)

❺ 怎么证明二项分布期望公式

二项分布的数学期望
X～b(n,p)，其中n≥1,0<p<1.
P{X=k}=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k),k=0,1,...,n.
EX=np,DX=np(1-p).
证明方法(一)：
将X分解成n个相互独立的，都服从以p为参数的(0-1)分布的随机变量之和：
X=X1+X2+...+Xn,Xi～b(1,p)，i=1,2,...,n.
P{Xi=0}=1-p,P(Xi=1)=p.
EXi=0*(1-p)+1*p=p,
E(Xi^2)=0^2*(1-p)+1^2*p=p,
DXi=E(Xi^2)-(EXi)^2=p-p^2=p(1-p).
EX=EX1+EX2+...+EXn=np,
DX=DX1+DX2+...+DXn=np(1-p).

证明方法(二)：
EX=∑kb(k;n,p)=∑k*C(k,n)p^kq^(n-k)
=np∑C(k-1,n-1)p^(k-1)q^(n-1-k+1)
=np∑C(k,n-1)p^kq^(n-1-k)
=np∑b(k;n-1,p)
=np
DX=npq 可用公式DX=EX^2-(EX)^2求出
EX^2=∑k^2b(k;n,p)
=∑[k(k-1)+k]b(k;n,p)
=∑k(k-1)b(k;n,p)+∑kb(k;n,p)
=n(n-1)p^2∑b(k;n-2,p)+np
=n(n-1)p^2+np=n^2p^2+npq
=n^2p^2+npq
所以DX=EX^2-(EX)^2=n^2p^2+npq-n^2p^2
=npq

❻ 数学期望怎么求

求解“数学期望”主要有两种方法：

1. 只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 即可。

2. 如果X是离散型随机变量，它的全部可能取值是a1,a2,…，an,…,取这些值的相应概率是p1,p2…,pn,…,则其数学期望E(X)=(a1)*(p1)+(a2)*(p2)+…+(an)*(pn)+…；

3. 如果X是连续型随机变量，其概率密度函数是p(x)，则X的数学期望E(X)等于
   函数xp(x)在区间(-∞，+∞）上的积分。

❼ 二项分布 几何分布的期望 方差公式

主要是通过先求出期望e&，再利用方差等于d&=（x1-e&）p1+（x2-e&）p2+.....+（xn-e&）p进行展开（几何分布的方差要用到极限。二项分布的方差要用到二项式的展开），不过计算量很大，要特别细心。

❽ 高中数学二项分布 概率及期望值

二项分布的数学期望推导：采用离散型随机变量数学期望公式即可.将X平方后可求E（X^2). 方差推导：求出E（X)及E(X^2)即可求方差

❾ 二项分布 几何分布的期望 方差公式

二项分布b(n，p) 期望 np 方差 np(1-p)
几何分布G（p） 期望 1/p 方差 （1-p）/(pXp)