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方差D(x+y)=D(x)+D(y)+2Cov(x,y)=D(x)+D(y)
协方差Cov(x,y)=E(xy)-E(x)E(y)，相互独立的随机变量x,y满足E(xy)=E(x)E(y)
所以随机变量xy相互对立 时，D(x+y)=D(x)+D(y)
转自：多个随机变量运算后的均值与方差计算_爱吃酸菜鱼的汉堡的博客-CSDN博客_多个随机变量的和的方差
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-531262.html
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两台车床加工同样的零件，第一台出现不合格品的概率是 0.03，第二台出现不合格品的概率是 0.06，加工出来的零件放在一起，并且已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多一倍.如果取出的零件是不合格品，求它是由第二台车床加工的概率_____; (结果小数点后保留1位) 【正
A − B = A − A B = A B ‾ B = A ‾ ⟺ A B = ∅ 且 A ∪ B = Ω ( 1 ) 吸 收 律 若 A ⊂ B , 则 A ∪ B = B , A B = A ( 2 ) 交 换 律 A ∪ B = B ∪ A , A B = B A ( 3 ) 结 合 律 ( A ∪ B ) ∪ C = A ∪ ( B ∪ C ) , ( A B ) C = A ( B C ) ( 4 ) 分 配 律 A ( B ∪ C ) = A B ∪ A C , A ∪ B C = ( A ∪
目录 1.概率公式中的分号(;)、逗号(,)、竖线(|) 2.各种概率相关的基本概念 2.1 联合概率 2.2 条件概率（定义） 2.3 全概率(乘法公式的加强版) 2.4 贝叶斯公式 贝叶斯定理的公式推导 ; 分号 代表前后是两类东西，以概率P(x;θ)为例，分号前面是x样本，分号后边是模型参数。 分号
二重积分换元公式 （第七版同济书下册P152） 设 f ( x , y ) f(x, y) f ( x , y ) 在 x O y x O y x O y 平面上的闭区域 D D D 上连续，若变换 T : x = x ( u , v ) , y = y ( u , v ) T: x=x(u, v), y=y(u, v) T : x = x ( u , v ) , y = y ( u , v ) 将 u O v u O v u O v 平面上的闭区域 D ′ D^{prime} D ′ 变为 x O y x O y
目录 1 总结 1.1 本文目标总结方法 1.2 总结一些中间关键函数 2 均值和期望 2.1 求均值的公式 2.2 求随机变量期望的公式 2.3 求随机变量期望的朴素公式 3 方差 3.1 确定数的方差 3.2 统计数的方差公式 3.3 随机变量的方差公式 3.4 EXCEL提供的直接计算方差的公式 4 期望 和方差的公
设随机实验E的样本空间为 Ω Omega Ω ，X为定义于样本空间 Ω Omega Ω 上的函数，对任意的 w ∈ Ω win Omega w ∈ Ω ，总存在唯一确定的的 X ( w ) X(w) X ( w ) 与之对应，称 X ( w ) X(w) X ( w ) 为随机变量。 随机变量的分布函数 设 X 为随机变量, 对任意的实数 x, 称函数 F ( x ) = P { X ⩽
这篇文章是对概率空间最基本概念的描述。解决的基本问题是试图“说服”大家，概率空间是个啥。不解决这种基本问题，试图提高学术水平是不可能的。 本文将涉及概率空间的定义、对于离散概率事件的定义、连续概率事件的定义、代数的一些含义、
实际上，求条件期望就是在新的概率空间上进行计算,即 ，因此也继承了期望的所有性质 如果 ，则E(X)=Eg(Y) 使用全概率公式，可以容易得到证明 理解，找到共性 正态分布的优良性质：正态分布的条件分布仍为正态分布 公式的证明充分体现出微分法的优势 理解：对于固定的
均值与概率论是数学和统计学中的基本概念，它们在各个领域的应用非常广泛。均值是用来描述一个数据集的中心趋势的一个量度，常用于对数据进行整理和分析。概率论则是一门数学学科，研究事件发生的可能性和相关概率。这两个概念在实际应用中是密切相关的，因为在
