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關於條件期望與條件方差
連續隨機變量期望對比平均值和期望平時常見的多是平均數的概念，平均數和期望兩者既有聯繫也有區別，也容易弄混。引用：左超-條件數學期望對比EX、E(X|Y)、E(X|Y=y)EX是一個數值E(X|Y)是一個關於Y的函數，沒有固定的y值，是一個隨機變量E(X|Y=y)隨著y的取值不同而不同, 但是只要y確定, 一定是個定值Before we observe
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ML基礎:協方差矩陣!
平均值描述了樣本集合的中間點；方差總是一個非負數，當隨機變量的可能值集中在數學期望的附近時，方差較小； 反之， 則方差較大。所以， 由方差的大小可以推斷隨機變量分布的分散程度， 方差能反映隨機變量的一切可能值在數學期望周圍的分散程度。標準差描述了各個樣本點到均值的距離的平均值。但這些統計量都是針對一維數據的計算，在處理高維數據時，便可以採用協方差來查看數據集中的一些規律。
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衝刺19年高考數學,典型例題分析189:離散型隨機變量期望與方差...
典型例題分析1：我校70校慶，各屆校友紛至沓來，高73級1班共來了n位校友（n＞8且 n∈N*），其中女校友6位，組委會對這n位校友登記製作了一份校友名單，現隨機從中選出2位校友代表，若選出的2位校友是一男一女，則稱為「最佳組合」（Ⅰ）若隨機選出的2位校友代表為「最佳組合
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高考數學:離散型隨機變量分布列的均值、方差步驟及典例精解!
E(X)=x1p1+x2p2+…+xipi+…+xnpn為隨機變量X的均值或數學期望.它反映了離散型隨機變量取值的平均水平.稱D(X)=[xi-E(X)]2pi為隨機變量X的方差,它刻畫了隨機變量X與其均值E(X)的平均偏離程度,其算術平方根為隨機變量X的標準差.
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協方差矩陣是什麼_協方差矩陣計算公式_如何計算協方差矩陣
> 協方差矩陣是什麼 在統計學與概率論中，協方差矩陣的每個元素是各個向量元素之間的協方差，是從標量隨機變量到高維度隨機向量的自然推廣。 矩陣中的數據按行排列與按列排列求出的協方差矩陣是不同的，這裡默認數據是按行排列。即每一行是一個observation（or sample），那麼每一列就是一個隨機變量。
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期望、方差與協方差
方差期望幫助我們得到了每一局能夠期望得到的平均收益，但是如果每一次都賠錢的話，那麼賭博的樂趣在哪兒？誰還願意去賭博？期望只是表示每一局都會賠錢但是並不是表示一丁點贏錢的機會都沒有。和均值一樣，期望也有它的局限性，並沒有全面體現每一局有可能存在的收益，這時候我們就需要用到方差。
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使用R計算方差與標準差
使用s2來表示，其公式如下：計算方差的公式當數據分布比較分散（即數據在平均數附近波動較大）時，各個數據與平均數的差的平方和較大，方差就較大；當數據分布比較集中時，各個數據與平均數的差的平方和較小。因此方差越大，數據的波動越大；方差越小，數據的波動就越小。
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半個月學完概率論與數理統計(第三章02),多維隨機變量函數也不難
我們接著前面的學習，前一部分我們學習了多維隨機變量及其聯合分布、邊際分布、隨機變量的獨立性，我們今天學習多維隨機變量函數的分布、多維隨機變量的特徵數、條件分布與條件期望 。(對應一維情況，是一樣的學習順序)。(一)多維隨機變量函數的分布照樣，我們分為多維連續隨機變量函數和多維離散隨機變量函數兩種情況來說。
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【概率論與數理統計】第5期:隨機變量的數字特徵
隨機變量的概率分布完整地描述了隨機變量取值的統計規律，而得到隨機變量的概率分布往往不易。而且在許多實際問題中，並不需要知道隨機變量完整的統計特性，只需知道它的某些特徵就夠了。而且數字特徵在實際應用中佔有很重要的地位，詳細的說明，感興趣的小夥伴可以回顧我們的第一期推送哦！
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自相關和互相關函數計算方法總結及心得體會
x(t),y(t)在任意兩個不同時刻t1，t2的取值之間的相關程度，自相關函數是描述隨機信號x(t)在任意兩個不同時刻t1，t2的取值之間的相關程度。事實上，在圖象處理中，自相關和互相關函數的定義如下：設原函數是f(t)，則自相關函數定義為R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷積；設兩個函數分別是f(t)和g(t)，則互相關函數定義為R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是兩個函數在不同的相對位置上互相匹配的程度。
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R中計算變量全距的方法
全距就是變量的最大值(Xmax)與最小值(Xmin)之差，也叫極差，表明變量的最大變動範圍或絕對幅度。全距通常用R表示，即：R = Xmax - Xmin全距一般只根據未分組數據或單項式數列計算。全距是測定變量分布離中趨勢最簡單的方法，在實際中有較多的應用。