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概率论与数理统计之4
* 若E [X - E(X)]2 存在, 则称其为随机 称 为 X 的均方差或标准差. 定义 即 D (X ) = E [X - E(X)]2 变量 X 的方差, 记为D (X ) 或 Var (X ) 两者量纲相同 概念 D(X ) —— 描述 r.v. X 的取值偏离平均值 的平均偏离程度 —— 数 §4.2 方差 若 X 为离散型 r.v.,分布律为 若 X 为连续型r.v. ,概率密度为 f (x) 计算方差的常用公式: D (C) = 0 D (aX ) = a2D(X) D(aX+b ) = a2D(X) 特别地,若X ,Y 相互独立,则 方差的性质 性质 若 相互独立, 为常数 则 若X ,Y 相互独立 D (X ) = 0 P (X = E(X))=1 称为X 依概率 1 等于常数 E(X) 性质 1 的证明: 性质 2 的证明: 性质 3 的证明: 当 X ,Y 相互独立时, 注意到, 例1 设X ~ P (?), 求D ( X ). 解 方差的计算 例1 例2 设X ~ B( n , p),求D(X ). 解一 仿照上例求D (X ). 解二 引入随机变量 相互独立, 故 例2 例3 设 X ~ N ( ?, ? 2), 求 D( X ) 解 例3 常见随机变量的方差(P.159 ) 分布 方差 概率分布 参数为p 的 0-1分布 p(1-p) B(n,p) np(1-p) P(?) ? 方差表 分布 方差 概率密度 区间(a,b)上 的均匀分布 E(?) N(?,? 2) 例4 已知X ,Y 相互独立, 且都服从 N (0,0.5), 求 E( | X – Y | ). 解 故 例4
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