国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

【概率論】貝葉斯公式的作業(yè)

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了【概率論】貝葉斯公式的作業(yè)。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

貝葉斯公式的作業(yè)

  1. 兩臺車床加工同樣的零件,第一臺出現(xiàn)不合格品的概率是 0.03,第二臺出現(xiàn)不合格品的概率是 0.06,加工出來的零件放在一起,并且已知第一臺加工的零件比第二臺加工的零件多一倍.如果取出的零件是不合格品,求它是由第二臺車床加工的概率_____; (結(jié)果小數(shù)點后保留1位)
    【正確答案: 0.5 或 1/2】
    解析:
    兩臺車床加工同樣的零件,第一臺出現(xiàn)不合格品的概率是 0.03,第二臺出現(xiàn)不合格品的概率是 0.06,加工出來的零件放在一起,并且已知第一臺加工的零件比第二臺加工的零件多一倍,(1)求任取一個零件是合格品的概率:(2) 如果取出的零件是不合格品,求它是由第二臺車床加工的概率。
    解: 設(shè)A?,A?分別表示“取出的是第一臺、第二臺車床加工的零件”,B表示“取出的是合格品”.
    (1)所求概率為
    P ( B ) = P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) + P ( A 2 ) P ( B ∣ A 2 ) = 23 × 0.97 + 13 × 0.94 = 0.96 ; P(B)=P(A_1)P(B|A_1)+P(A_2)P(B|A_2)=23×0.97+13×0.94=0.96; P(B)=P(A1?)P(BA1?)+P(A2?)P(BA2?)=23×0.97+13×0.94=0.96;
    (2)所求概率為
    P ( A 2 ∣ B  ̄ ) = P ( A 2 B  ̄ ) P ( B  ̄ ) = P ( A 2 ) P ( B  ̄ ∣ A 2 ) P ( B  ̄ ) = 1 3 × 0.06 0.04 = 0.5 P(A_2|\overline{B})=\frac{P(A_2\overline{B})}{P(\overline{B})}=\frac{P(A_2)P(\overline{B}|A_2)}{P(\overline{B})}=\frac{\frac{1}{3}×0.06}{0.04}=0.5 P(A2?B)=P(B)P(A2?B)?=P(B)P(A2?)P(BA2?)?=0.0431?×0.06?=0.5

  2. 有兩箱零件,第一箱裝50件,其中20件是一等品;第二箱裝30件,其中18件是一等品,現(xiàn)從兩箱中隨意挑出一箱,然后從該箱中先后任取兩個零件, 試求在第一次取出的是一等品的條件下,第二次取出的零件仍然是一等品的概率______(結(jié)果小數(shù)點后保留4位)
    【 正確答案: 0.5068或1267/2500】
    解析:
    有兩箱零件,第一箱裝50件,其中20件是一等品;第二箱裝 30件,其中18件是一等品,現(xiàn)從兩箱中隨意挑出一箱,然后從該箱中先后任取兩個零件,試求
    (1) 第一次取出的零件是一等品的概率;
    (2) 在第一次取出的是一等品的條件下,第二次取出的零件仍然是一等品的概率.
    解: 設(shè) A 1 A_1 A1?, A 2 A_2 A2?分別表示“挑出第一箱、第二箱”,B?,B?分別表示“第一次、第二次取出的是一等品”
    (1)所求概率為 P ( B 1 ) = P ( A 1 ) P ( B 1 ∣ A 1 ) + P ( A 2 ) P ( B 1 ∣ A 2 ) = 1 2 × 20 50 + 1 2 × 18 30 = 0.5 P(B_1)=P(A_1)P(B_1|A_1)+P(A_2)P(B_1|A_2)=\frac{1}{2}×\frac{20}{50}+\frac{1}{2}×\frac{18}{30}=0.5 P(B1?)=P(A1?)P(B1?A1?)+P(A2?)P(B1?A2?)=21?×5020?+21?×3018?=0.5
    (2)因 P ( B 1 B 2 ) = P ( A 1 ) P ( B 1 B 2 ∣ A 1 ) + P ( A 2 ) P ( B 1 B 2 ∣ A 2 ) = 1 2 × 20 50 × 19 49 + 1 2 × 18 30 × 17 29 = 3601 14210 P(B_1B_2)=P(A_1)P(B_1B_2|A_1)+P(A_2)P(B_1B_2|A_2)=\frac{1}{2}×\frac{20}{50}×\frac{19}{49}+\frac{1}{2}×\frac{18}{30}×\frac{17}{29}=\frac{3601}{14210} P(B1?B2?)=P(A1?)P(B1?B2?A1?)+P(A2?)P(B1?B2?A2?)=21?×5020?×4919?+21?×3018?×2917?=142103601?,故所求概率為 P ( B 2 ∣ B 1 ) = P ( B 1 B 2 ) P ( B 1 ) = 3601 / 14210 0.5 = 3601 7105 = 0.5068 P(B_2|B_1)=\frac{P(B_1B_2)}{P(B_1)}=\frac{3601/14210}{0.5}=\frac{3601}{7105}=0.5068 P(B2?B1?)=P(B1?)P(B1?B2?)?=0.53601/14210?=71053601?=0.5068

  3. 學(xué)生在做一道有4個選項的單項選擇題時,如果他不知道問題的正確答案時,就作隨機猜測,現(xiàn)從卷面上看題是答對了,試在以下情況下求學(xué)生確實知道正確答案的概率。
    (1) 學(xué)生知道正確答案和胡亂猜測的概率都是 1/2,則學(xué)生確實知道答案的概率為:_____ 。
    【正確答案: 0.8或4/5】
    (2) 學(xué)生知道正確答案的概率是 0.2.則學(xué)生確實知道答案的概率為:_____ 。
    【正確答案: 0.5或1/2】
    解析:
    學(xué)生在做一道有 4個選項的單項選擇題時,如果他不知道問題的正確答案時,就作隨機猜測,現(xiàn)從卷面上看題是答對了,試在以下情況下求學(xué)生確實知道正確答案的概率。
    (1)學(xué)生知道正確答案和胡亂猜測的概率都是 1/2;
    (2)學(xué)生知道正確答案的概率是0.2.
    解:設(shè) A 1 , A 2 A_1,A_2 A1?,A2?分別表示 “學(xué)生知道正確答案、胡亂猜測”,B表示“題答對了”。
    (1)因 P ( A 1 ) = 0.5 , P ( A 2 ) = 0.5 P(A_1)=0.5, P(A_2)=0.5 P(A1?)=0.5,P(A2?)=0.5
    故所求概率為
    P ( A 1 ∣ B ) = P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) + P ( A 2 ) P ( B ∣ A 2 ) = 0.5 × 1 0.5 × 1 + 0.5 × 0.25 = 0.5 0.625 = 0.8 P(A_1|B)=\frac{P(A_1)P(B|A_1)}{P(A_1)P(B|A_1)+P(A_2)P(B|A_2)}=\frac{0.5×1}{0.5×1+0.5×0.25}=\frac{0.5}{0.625}=0.8 P(A1?B)=P(A1?)P(BA1?)+P(A2?)P(BA2?)P(A1?)P(BA1?)?=0.5×1+0.5×0.250.5×1?=0.6250.5?=0.8
    (2)因 P ( A 1 ) = 0.2 , P ( A 2 ) = 0.8 P(A_1)=0.2, P(A_2)=0.8 P(A1?)=0.2,P(A2?)=0.8
    故所求概率為
    P ( A 1 ∣ B ) = P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) + P ( A 2 ) P ( B ∣ A 2 ) = 0.2 × 1 0.2 × 1 + 0.8 × 0.25 = 0.2 0.4 = 0.5 P(A_1|B)=\frac{P(A_1)P(B|A_1)}{P(A_1)P(B|A_1)+P(A_2)P(B|A_2)}=\frac{0.2×1}{0.2×1+0.8×0.25}=\frac{0.2}{0.4}=0.5 P(A1?B)=P(A1?)P(BA1?)+P(A2?)P(BA2?)P(A1?)P(BA1?)?=0.2×1+0.8×0.250.2×1?=0.40.2?=0.5

  4. 已知男人中有5%是色盲患者,女人中有0.25%是色盲患者,今從男女比例為 22:21 的人群中隨機地挑選一人,發(fā)現(xiàn)恰好是色盲患者,問此人是男性的概率是=_____ ; (結(jié)果保留小數(shù)點后4位)
    【正確答案: 0.9544】
    解析:
    設(shè)A?,A?分別表示“此人是男性、女性”,B表示“此人是色盲患者”,故所求概率為 P ( A 1 ∣ B ) = P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) + P ( A 2 ) P ( B ∣ A 2 ) = 22 43 × 0.05 22 43 × 0.05 + 21 43 × 0.0025 = 0.9544 P(A_{1}|B)= \frac {P(A_{1})P(B|A_{1})}{P(A_{1})P(B|A_{1})+P(A_{2})P(B|A_{2})}= \frac { \frac {22}{43} \times 0.05}{ \frac {22}{43} \times 0.05+ \frac {21}{43} \times 0.0025}=0.9544 P(A1?B)=P(A1?)P(BA1?)+P(A2?)P(BA2?)P(A1?)P(BA1?)?=4322?×0.05+4321?×0.00254322?×0.05?=0.9544

  5. 口袋中有一個球,不知它的顏色是黑的還是白的。 現(xiàn)再往口袋中放入一個白球,然后再從口袋中任意取出一個,發(fā)現(xiàn)取出的是白球,試問口袋中原來那個球是白球的可能性為=_______;(結(jié)果要求用約分數(shù)形式表示, 或小數(shù)點后保留3位)
    【正確答案: 2/3或 0.667】
    解析:
    設(shè) A?,A? 分別表示 “原來那個球是白球、黑球”,B表示“取出的是白球”,
    故所求概率為 P ( A 1 ∣ B ) = P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) + P ( A 2 ) P ( B ∣ A 2 ) = 0.5 × 1 0.5 × 1 + 0.5 × 0.5 = 0.5 0.75 = 2 3 P(A_{1}|B)= \frac {P(A_{1})P(B|A_{1})}{P(A_{1})P(B|A_{1})+P(A_{2})P(B|A_{2})}= \frac {0.5 \times 1}{0.5 \times 1+0.5 \times 0.5}= \frac {0.5}{0.75}= \frac {2}{3} P(A1?B)=P(A1?)P(BA1?)+P(A2?)P(BA2?)P(A1?)P(BA1?)?=0.5×1+0.5×0.50.5×1?=0.750.5?=32?

  6. 將4根繩子的8個頭任意兩兩相接, 求恰好結(jié)成4個圈的概率=______ 。
    【正確答案: 1/105】
    解析:
    樣本點總數(shù)為 N = ( 2 n ? 1 ) ( 2 n ? 3 ) ? 3 ? 1 = ( 2 n ? 1 ) ! ! N=(2n-1)(2n-3) \cdots 3 \cdot 1=(2n-1)!! N=(2n?1)(2n?3)?3?1=(2n?1)!!,事件A=“恰好結(jié)成 n個圈”所含樣本點個數(shù) K=1,故所求概率為 P ( A ) = 1 ( 2 n ? 1 ) ! ! P(A)= \frac {1}{(2n-1)!!} P(A)=(2n?1)!!1?

  7. 甲、乙兩人輪流擲一顆骰子,甲先擲.每當某人擲出1點時,則交給對方擲,否則此人繼續(xù)擲,試求第一次由甲擲的概率為:_____ 【正確答案:1】,第二次由甲擲的概率為:_____ 【正確答案:5/6】 , 第三次由甲擲的概率為:______ 【正確答案:13/18】 , 第4次有甲擲的概率為:______ 【正確答案: 35/54】;
    解析:
    設(shè) A k A_k Ak?表示“第k次由甲擲骰子”,k=1,2,……,有 P ( A 1 ) = 1 P(A_1)=1 P(A1?)=1
    P ( A k ) = P ( A k ? 1 ) P ( A k ∣ A k ? 1 ) + P ( A  ̄ k ? 1 ) P ( A k ∣ A  ̄ k ? 1 ) = P ( A k ? 1 ) ? 5 6 + [ 1 ? P ( A k ? 1 ) ] ? 1 6 = 1 6 + 2 3 P ( A k ? 1 ) P(A_k)=P(A_{k-1})P(A_{k}|A_{k-1})+P(\overline A_{k-1})P(A_{k}|\overline A_{k-1})=P(A_{k-1})\cdot\frac{5}{6}+[1-P(A_{k-1})]\cdot \frac{1}{6}= \frac {1}{6}+ \frac {2}{3}P(A_{k-1}) P(Ak?)=P(Ak?1?)P(Ak?Ak?1?)+P(Ak?1?)P(Ak?Ak?1?)=P(Ak?1?)?65?+[1?P(Ak?1?)]?61?=61?+32?P(Ak?1?)
    P ( A n ) = 1 6 + 2 3 P ( A n ? 1 ) = 1 6 + 2 3 [ 1 6 + 2 3 P ( A n ? 2 ) ] = 1 6 + 2 3 ? 1 6 + ( 2 3 ) 2 P ( A n ? 2 ) = 1 6 + 2 3 ? 1 6 + ? + ( 2 3 ) n ? 2 ? 1 6 + ( 2 3 ) n ? 1 ? P ( A 1 ) = 1 6 [ 1 ? ( 2 3 ) n ? 1 ] 1 ? 2 3 + ( 2 3 ) n ? 1 = 1 2 + 1 2 ? ( 2 3 ) n ? 1 P(A_{n})= \frac {1}{6}+ \frac {2}{3}P(A_{n-1})= \frac {1}{6}+ \frac {2}{3}[ \frac {1}{6}+ \frac {2}{3}P(A_{n-2})]= \frac {1}{6}+ \frac {2}{3} \cdot \frac {1}{6}+\left ( \frac {2}{3} \right )^{2}P(A_{n-2})= \frac {1}{6}+ \frac {2}{3} \cdot \frac {1}{6}+ \cdots + \left ( \frac {2}{3} \right )^{n-2} \cdot \frac {1}{6}+ \left ( \frac {2}{3} \right )^{n-1} \cdot P(A_{1})= \frac { \frac {1}{6}[1- \left ( \frac {2}{3} \right )^{n-1}]}{1- \frac {2}{3}}+ \left ( \frac {2}{3} \right )^{n-1}= \frac {1}{2}+ \frac {1}{2} \cdot \left ( \frac {2}{3} \right )^{n-1} P(An?)=61?+32?P(An?1?)=61?+32?[61?+32?P(An?2?)]=61?+32??61?+(32?)2P(An?2?)=61?+32??61?+?+(32?)n?2?61?+(32?)n?1?P(A1?)=1?32?61?[1?(32?)n?1]?+(32?)n?1=21?+21??(32?)n?1文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-513804.html

附:系列文章

序號 概率論 直達鏈接
1 幾何概率、條件概率及全概率公式作業(yè) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131453732
2 條件概率與獨立性題目 https://want595.blog.csdn.net/article/details/131445673
3 全概率與貝葉斯公式作業(yè) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131453510
4 貝葉斯公式的作業(yè) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131454384
5 獨立性作業(yè)(一) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131473856
6 獨立性作業(yè)(二) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131474088
7 隨機變量函數(shù)的分布 https://want595.blog.csdn.net/article/details/131487458
8 隨機變量的方差與標準差作業(yè) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131487036
9 連續(xù)型隨機變量的分布函數(shù)及數(shù)學(xué)期望(一) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131482805
10 連續(xù)型隨機變量的分布函數(shù)及數(shù)學(xué)期望(二) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131482984
11 常用的離散分布 https://want595.blog.csdn.net/article/details/131487115
12 常用連續(xù)分布(一) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131487232
13 常用連續(xù)分布(二) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131487306
14 多維隨機變量函數(shù)的分布(一) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131488172
15 多維隨機變量函數(shù)的分布(二) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131488282
16 多維隨機變量函數(shù)的分布(三) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131488391
17 多維隨機變量及其聯(lián)合分布作業(yè) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131487796
18 邊際分布的作業(yè) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131487983
19 大數(shù)定律 https://want595.blog.csdn.net/article/details/131006831
20 中心極限定理(一) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131020595
21 中心極限定理(二) https://want595.blog.csdn.net/article/details/131047033

到了這里,關(guān)于【概率論】貝葉斯公式的作業(yè)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔相關(guān)法律責任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符,請點擊違法舉報進行投訴反饋,一經(jīng)查實,立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費用

相關(guān)文章

  • 概率論公式

    概率論公式

    方差D(x+y)=D(x)+D(y)+2Cov(x,y)=D(x)+D(y) 協(xié)方差Cov(x,y)=E(xy)-E(x)E(y),相互獨立的隨機變量x,y滿足E(xy)=E(x)E(y) 所以隨機變量xy相互對立 時,D(x+y)=D(x)+D(y) 轉(zhuǎn)自:多個隨機變量運算后的均值與方差計算_愛吃酸菜魚的漢堡的博客-CSDN博客_多個隨機變量的和的方差 ?

    2024年02月12日
    瀏覽(15)
  • 【機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)】-基于概率論的分類方法:樸素貝葉斯

    【機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)】-基于概率論的分類方法:樸素貝葉斯

    【機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)】讀書筆記 **樸素貝葉斯:**稱為“ 樸素 ”的原因,整個形式化過程只做最原始、最簡單的假設(shè),特征之間沒有關(guān)聯(lián),是統(tǒng)計意義上的獨立。 **優(yōu)點:**在數(shù)據(jù)較少的情況下仍然有效,可以處理多類別問題。 **缺點:**對于輸入數(shù)據(jù)的準備方式較為敏感。 **適

    2024年03月25日
    瀏覽(24)
  • 第四章 基于概率論的分類方法:樸素貝葉斯

    樸素貝葉斯 優(yōu)點:在數(shù)據(jù)較少的情況下仍然有效,可以處理多類別問題。 缺點:對于輸?數(shù)據(jù)的準備?式較為敏感。 適?數(shù)據(jù)類型:標稱型數(shù)據(jù)。 假設(shè)類別為 c 1 , c 2 c_1,c_2 c 1 ? , c 2 ? : 如果 p 1 ( x , y ) p 2 ( x , y ) p1(x,y) p2(x,y) p 1 ( x , y ) p 2 ( x , y ) ,那么類別為 c 1 c_1 c

    2024年02月13日
    瀏覽(24)
  • 概率論與數(shù)理統(tǒng)計常用公式大全

    概率論與數(shù)理統(tǒng)計常用公式大全

    A ? B = A ? A B = A B  ̄ B = A  ̄ ?? ? ?? A B = ? ?? 且 A ∪ B = Ω ( 1 ) 吸 收 律 ?? 若 A ? B , 則 A ∪ B = B , A B = A ( 2 ) 交 換 律 ?? A ∪ B = B ∪ A , A B = B A ( 3 ) 結(jié) 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 ∪

    2024年02月11日
    瀏覽(25)
  • 概率論與機器學(xué)習(xí):從樸素貝葉斯到深度學(xué)習(xí)

    概率論和機器學(xué)習(xí)是計算機科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的基本概念。概率論是用于描述不確定性和隨機性的數(shù)學(xué)框架,而機器學(xué)習(xí)則是利用數(shù)據(jù)來訓(xùn)練計算機程序以進行自動化決策的方法。這兩個領(lǐng)域密切相連,因為機器學(xué)習(xí)算法通常需要使用概率論來描述和處理數(shù)據(jù)的不確定性。

    2024年02月01日
    瀏覽(51)
  • 概率論_概率公式中的逗號( , ) 豎線( | ) 分號( ; )及其優(yōu)先級

    概率論_概率公式中的逗號( , ) 豎線( | ) 分號( ; )及其優(yōu)先級

    目錄 1.概率公式中的分號(;)、逗號(,)、豎線(|) 2.各種概率相關(guān)的基本概念 2.1 聯(lián)合概率 2.2 條件概率(定義) 2.3 全概率(乘法公式的加強版) 2.4 貝葉斯公式 貝葉斯定理的公式推導(dǎo) ?;? 分號 代表前后是兩類東西,以概率P(x;θ)為例,分號前面是x樣本,分號后邊是模型參數(shù)。 分號

    2024年02月05日
    瀏覽(20)
  • 概率論作業(yè)啊啊啊

    1 數(shù)據(jù)位置 (Measures of location) 對于數(shù)據(jù)集: 7 , 9 , 9 , 10 , 10 , 11 , 11 , 12 , 12 , 12 , 13 , 14 , 14 , 15 , 16 7,9,9,10,10,11,11,12,12,12,13,14,14,15,16 7 , 9 , 9 , 10 , 10 , 11 , 11 , 12 , 12 , 12 , 13 , 14 , 14 , 15 , 16 計算加權(quán)平均數(shù),其中權(quán)重為: 2 , 1 , 3 , 2 , 1 , 1 , 2 , 2 , 1 , 3 , 2 , 1 , 1 , 1 , 1 2,1,3,2,1,1,2,2,1,3,2,1,

    2024年02月11日
    瀏覽(12)
  • 【考研數(shù)學(xué)】概率論與數(shù)理統(tǒng)計 | 第一章——隨機事件與概率(2,概率基本公式與事件獨立)

    承接上文,繼續(xù)介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計第一章的內(nèi)容。 P ( A ? B ) = P ( A B  ̄ ) = P ( A ) ? P ( A B ) . P(A-B)=P(A overline{B} )=P(A)-P(AB). P ( A ? B ) = P ( A B ) = P ( A ) ? P ( A B ) . 證明: A = ( A ? B ) + A B A=(A-B)+AB A = ( A ? B ) + A B ,且 A ? B A-B A ? B 與 A B AB A B 互斥,根據(jù)概率的有限可加

    2024年02月12日
    瀏覽(24)
  • 從二重積分換元法到概率論卷積公式

    從二重積分換元法到概率論卷積公式

    二重積分換元公式 (第七版同濟書下冊P152) 設(shè) f ( x , y ) f(x, y) f ( x , y ) 在 x O y x O y x O y 平面上的閉區(qū)域 D D D 上連續(xù),若變換 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 ) 將 u O v u O v u O v 平面上的閉區(qū)域 D ′ D^{prime} D ′ 變?yōu)?x O y x O y

    2024年02月04日
    瀏覽(17)
  • 概率論的學(xué)習(xí)和整理17:EXCEL的各種期望,方差的公式

    概率論的學(xué)習(xí)和整理17:EXCEL的各種期望,方差的公式

    目錄 1 總結(jié) 1.1 本文目標總結(jié)方法 1.2 總結(jié)一些中間關(guān)鍵函數(shù) 2 均值和期望 2.1 求均值的公式 2.2 求隨機變量期望的公式 2.3?求隨機變量期望的樸素公式 3 方差 3.1 確定數(shù)的方差 3.2 統(tǒng)計數(shù)的方差公式 3.3 隨機變量的方差公式 3.4 EXCEL提供的直接計算方差的公式 4? 期望 和方差的公

    2024年02月16日
    瀏覽(56)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包