Expectativa de suma de variables aleatorias Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo
Fórmula utilizada
Expectativa de suma de variables aleatorias = Expectativa de la variable aleatoria X+Expectativa de la variable aleatoria Y
E(X+Y) = E(X)+E(Y)
Esta fórmula usa 3 Variables
Variables utilizadas
Expectativa de suma de variables aleatorias - La expectativa de suma de variables aleatorias es el valor promedio o media de la suma de dos o más variables aleatorias.
Expectativa de la variable aleatoria X - La expectativa de la variable aleatoria X es el valor promedio o media de la variable aleatoria X.
Expectativa de la variable aleatoria Y - La expectativa de la variable aleatoria Y es el valor promedio o media de la variable aleatoria Y.
PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base
Expectativa de la variable aleatoria X: 36 --> No se requiere conversión
Expectativa de la variable aleatoria Y: 34 --> No se requiere conversión
PASO 2: Evaluar la fórmula
Sustituir valores de entrada en una fórmula
E(X+Y) = E(X)+E(Y) --> 36+34
Evaluar ... ...
E(X+Y) = 70
PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida
70 --> No se requiere conversión
RESPUESTA FINAL
70 <-- Expectativa de suma de variables aleatorias
(Cálculo completado en 00.004 segundos)

Créditos

Creado por Nishan Poojary
Instituto de Tecnología y Gestión Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi
¡Nishan Poojary ha creado esta calculadora y 500+ más calculadoras!
Verificada por Anamika Mittal
Instituto de Tecnología Vellore (VIT), Bhopal
¡Anamika Mittal ha verificado esta calculadora y 300+ más calculadoras!

18 Fórmulas básicas en estadística Calculadoras

Valor P de la muestra
Vamos Valor P de la muestra = (Proporción de muestra-Proporción de población supuesta)/sqrt((Proporción de población supuesta*(1-Proporción de población supuesta))/Tamaño de la muestra)
Tamaño de muestra dado valor P
Vamos Tamaño de la muestra = ((Valor P de la muestra^2)*Proporción de población supuesta*(1-Proporción de población supuesta))/((Proporción de muestra-Proporción de población supuesta)^2)
t Estadística de Distribución Normal
Vamos t Estadístico de distribución normal = (Muestra promedio-Media poblacional)/(Desviación estándar muestral/sqrt(Tamaño de la muestra))
Estadística t
Vamos t estadística = (Media observada de la muestra-Media teórica de la muestra)/(Desviación estándar muestral/sqrt(Tamaño de la muestra))
Estadística de chi cuadrado
Vamos Estadística de chi cuadrado = ((Tamaño de la muestra-1)*Desviación estándar muestral^2)/(Desviación estándar de población^2)
Estadístico de chi cuadrado dadas las varianzas de la muestra y la población
Vamos Estadística de chi cuadrado = ((Tamaño de la muestra-1)*Variación de la muestra)/Variación de la población
Número de clases dadas Ancho de clase
Vamos Número de clases = (Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos)/Ancho de clase de datos
Ancho de clase de datos
Vamos Ancho de clase de datos = (Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos)/Número de clases
Expectativa de diferencia de variables aleatorias
Vamos Expectativa de diferencia de variables aleatorias = Expectativa de la variable aleatoria X-Expectativa de la variable aleatoria Y
Expectativa de suma de variables aleatorias
Vamos Expectativa de suma de variables aleatorias = Expectativa de la variable aleatoria X+Expectativa de la variable aleatoria Y
Valor F de dos muestras dadas las desviaciones estándar de la muestra
Vamos Valor F de dos muestras = (Desviación estándar de la muestra X/Desviación estándar de la muestra Y)^2
Número de valores individuales dados Error estándar residual
Vamos Número de valores individuales = (Suma residual de cuadrados/(Error estándar residual de datos^2))+1
Elemento más pequeño en el rango de datos dado
Vamos Elemento más pequeño en datos = Elemento más grande en datos-Rango de datos
Elemento más grande en el rango de datos dado
Vamos Elemento más grande en datos = Rango de datos+Elemento más pequeño en datos
Valor F de dos muestras
Vamos Valor F de dos muestras = Varianza de la muestra X/Varianza de la muestra Y
Rango de datos
Vamos Rango de datos = Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos
Rango medio de datos
Vamos Rango medio de datos = (Valor máximo de datos+Valor mínimo de datos)/2
Frecuencia relativa
Vamos Frecuencia relativa = Frecuencia absoluta/Frecuencia total

Expectativa de suma de variables aleatorias Fórmula

Expectativa de suma de variables aleatorias = Expectativa de la variable aleatoria X+Expectativa de la variable aleatoria Y
E(X+Y) = E(X)+E(Y)

¿Qué es la expectativa de variables aleatorias en estadística?

En la teoría de la probabilidad, el valor esperado (también llamado expectativa, expectativa matemática, media, promedio o primer momento) es una generalización del promedio ponderado. De manera informal, el valor esperado es la media aritmética de un gran número de resultados seleccionados de forma independiente de una variable aleatoria. El valor esperado de una variable aleatoria con un número finito de resultados es un promedio ponderado de todos los resultados posibles. En el caso de un continuo de posibles resultados, la expectativa se define por integración. En el fundamento axiomático de la probabilidad proporcionado por la teoría de la medida, la expectativa viene dada por la integración de Lebesgue.

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