TAG：方差与期望的关系公式

对于二项分布，n是n次独立事件p为成功概率期望E（X）=np方差D（X）=np（1-p） 对于两点分布：期望E（x）=p方差D（x）=p（1-p） 对于离散型随机变量：若Y=ax+b也是离散,则E（Y）=aE（x）+bD（Y）=(a^2)*D（x） 对于超几何分布，描述从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该指定种类的物件的次数（不放回）。期望方差二者的关系是D（X）=E（X^2）-(E（X）)^2 方程D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [...

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方差与期望的转换公式通常指的是马尔可夫不等式（Markov's Inequality），它表达了一个随机变量的期望与其方差之间的关系。 马尔可夫不等式的数学表达式如下： 对于任意实数 x，都有 E(X) >= x * Var(X) 或者 E(X) <= x * Var(X) 其中，E(X) 表示随机变量 X 的期望，Var(X) 表示随机变量 X 的方差。 这个公式的推导过程实际上很简单。我们先来看期望的定义： E(X) = Σ[x * P(X=x)]，其中 x 是随机变量...

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