标准差期望值问题

1. 标准差期望值问题

标准差是概率里的内容，反映数据的离散程度，可用于对风险的衡量，标准差较大离散程度越高，风险越大。先计算一个平均值（期望值）。例如：假设结果A的预期收益为10元，出现的概率为20%，结果B的预期收益为20元，出现的概率为80%，那么: 期望值=10*20%+20*80%=18元标准差=（ （10-18）的平方*20%+（20-18）的平方*80% ）的平方根=4 标准差率=标准差/期望值=4/18=22.22% 评估风险时是按上面的算法,评估历史数据时可能就是用平均值来替代上面所说的期望值。如果用历史数据计算标准差就不用再单独乘以各种结果出现的概率了,算法为: 平均值=（10+20）/2=15 标准差（（（10-15）的平方+（20-15）的平方 ）除以 “数据的个数2”）的平方根=5

2. 求期望值与方差

EX = (50+100+100+60+50)/5 = 72 ，EY = (73+70+75+72+70)/5 = 72 ，
数学期望相等，说明成绩相当；
DX =[(50-72)^2+(100-72)^2+(100-72)^2+(60-72)^2+(50-72)^2] / 5 = 536 ，
DY =[(73-72)^2+(70-72)^2+(75-72)^2+(72-72)^2+(70-72)^2] / 5 = 3.6 ，
由于 DX > DY ，说明 Y 同学成绩比较稳定 。

3. 求大神算一下期望值和方差

X的期望值=（-5x0.2)+(0x0.3)+(2x0.4)+(5x0.1)=0.3
X的平均值=1/4x(-5+0+2+5)=0.5
X的方差=√{1/4x[(-5-0.5)²+(0-0.5)²+(2-0.5)²+(5-0.5)²]}
             =√13,25
             =3.64

4. 什么叫做期望、方差和标准差？

样本均值期望和样本均值方差推导：
E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μ。
D(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n²)nσ²=σ²/n。
要算样本均值，必有样本。X1,X2,...Xn是样本。

扩展资料：
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。

5. 期望 方差

E(z) = 0
Var(z) = 1
这是因为：E(z) = E[(x-μ)/σ] = [E(x)-μ]/σ = 0
Var(x) = E[(x/σ)²] = E(x²)/σ² = σ²/σ² = 1

6. 求高手帮解期望和方差

要是看不清就点击图片看大图.

 
记得以后描述问题要清楚，实在不行可以截图啊。

7. 已知期望如何求方差

期望EX=10*0.5+9*0.3+8*0.1+7*0.05+6*0.05=5+2.7+0.8+0.35+0.3=9.15（变量x的取值乘以各自取值的概率之和）
方差DX。在计算方差之前先求平均值y=（10+9+8+7+6）/5=8，那么DX={0.5*[（10-8）^2]+0.3*[(9-8)^2]+0.1*[(8-8)^2]+0.05*[(7-8)^2]+0.05*[(6-8)^2]}/5=(2+0.3+0+0.05+0.2)/5=0.51.
虽然看起来有点长，但公式很好记。希望对你有所帮助。

8. 如何求期望与方差

期望EX=10*0.5+9*0.3+8*0.1+7*0.05+6*0.05=5+2.7+0.8+0.35+0.3=9.15（变量x的取值乘以各自取值的概率之和）
方差DX。在计算方差之前先求平均值y=（10+9+8+7+6）/5=8，那么DX={0.5*[（10-8）^2]+0.3*[(9-8)^2]+0.1*[(8-8)^2]+0.05*[(7-8)^2]+0.05*[(6-8)^2]}/5=(2+0.3+0+0.05+0.2)/5=0.51.
虽然看起来有点长，但公式很好记。希望对你有所帮助。