二项分布期望与方差 二项分布期望公式E=np 方差D=np(1-p) 我知道是怎么推导出来的,但是书上没有方差公式的意义.那个公式仅仅是推倒得来的?有没有什么能解释的?D=np(1-p)其中 np=E,也就是说方差D=E(1-p),仅仅是巧合吗?方差和期望有什么关系?不要数学推倒,要说理性解释,能想明白的.

已知随机变量X服从二项分布，且E（X）=2.4，D（X）=1.44，则二项分布的参数n、p分别是：（）

二项分布的方差为（）https://assets.asklib.com/psource/2015111611430241952.jpg

二项分布和泊松分布属于离散型随机变量分布

P/NP图是基于二项式分布的基本假设，C图和U图是基于（）分布的基本假设。

对于二项分布，理论上其均数与方差的关系是（）

当np≥5时，二项分布变成了正态分布。

当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n≥30），样本均值仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1/n。（）

二项分布接近泊松分布的条件是（）二项分布的总体均数是（）泊松分布接近正态分布的条件是（）

二项分布的数学期望EX=（）

已知二项分布的数学特征为:E(x)=np,s(x)=np(1-p)。如果随机变量x~B(10,0.3),则E(x),s(x)分别为()。

设随机变量X与Y相互独立，它们分别服从参数λ=2的泊松分布与指数分布．记Z=X-2Y，则随机变量Z的数学期望与方差分别等于（）．

二项分布B（n，p）的数学期望为（）

对于二项分布,其对应的样本率p近似正态分布的条件是360b8075ddf931c931ac357b4a1e3072.pnga066f85e642827e954030f4c39232df9.png

总体X服从期望为μ，标准差为σ的正态分布；从总体中取n个样本，这n个样本均值的期望值E和方差D分别为：

二项分布的方差为（）

均匀分布的期望和方差

设某二项分布的均值等于3，方差等于2．7，则二项分布参数=（）

当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n ≥30），样本均值贾仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1／n（）

设总体X服从指数分布e（λ)，抽取样本X₁，...，X_n，求：（1)样本均值的期望与方差;（2)样本方差

设总体X服从泊松分布P（A),抽取样本X₁,X₂…,X_n.求:（1)样本均值的数学期望与方差;（2

二项分布方差

二项分布的期望和方差

2、下列分布中，______的期望和方差不可能相等.

当n足够大时，二项分布B（n,p)与以下分布最接近的是