Aspettativa di differenza di variabili casuali calcolatrice

✖L'aspettativa della variabile casuale X è il valore medio o la media della variabile casuale X.ⓘ Aspettativa della variabile casuale X [E_(X)]			+10% -10%
✖L'aspettativa della variabile casuale Y è il valore medio o la media della variabile casuale Y.ⓘ Aspettativa della variabile casuale Y [E_(Y)]			+10% -10%

✖L'aspettativa di differenza delle variabili casuali è il valore medio o la media delle differenze tra due variabili casuali.ⓘ Aspettativa di differenza di variabili casuali [E_(X-Y)]

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Formula

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Aspettativa di differenza di variabili casuali

Formula

`"E"_{"(X-Y)"} = "E"_{"(X)"}-"E"_{"(Y)"}`

Esempio

`"2"="36"-"34"`

Calcolatrice

LaTeX

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Aspettativa di differenza di variabili casuali Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo

Formula utilizzata

Aspettativa di differenza di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X-Aspettativa della variabile casuale Y
E_(X-Y) = E_(X)-E_(Y)
Questa formula utilizza 3 Variabili

Variabili utilizzate

Aspettativa di differenza di variabili casuali - L'aspettativa di differenza delle variabili casuali è il valore medio o la media delle differenze tra due variabili casuali.
Aspettativa della variabile casuale X - L'aspettativa della variabile casuale X è il valore medio o la media della variabile casuale X.
Aspettativa della variabile casuale Y - L'aspettativa della variabile casuale Y è il valore medio o la media della variabile casuale Y.

PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base

Aspettativa della variabile casuale X: 36 --> Nessuna conversione richiesta
Aspettativa della variabile casuale Y: 34 --> Nessuna conversione richiesta

FASE 2: valutare la formula

Sostituzione dei valori di input nella formula

E_(X-Y) = E_(X)-E_(Y) --> 36-34

Valutare ... ...

E_(X-Y) = 2

PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output

2 --> Nessuna conversione richiesta

RISPOSTA FINALE

2 <-- Aspettativa di differenza di variabili casuali

(Calcolo completato in 00.004 secondi)

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Titoli di coda

Creato da Nishan Poojary

Shri Madhwa Vadiraja Institute of Technology and Management (SMVITM), Udupi

Nishan Poojary ha creato questa calcolatrice e altre 500+ altre calcolatrici!

Verificato da Anamika Mittal

Vellore Institute of Technology (VIT), Bhopal

Anamika Mittal ha verificato questa calcolatrice e altre 300+ altre calcolatrici!

< 18 Formule di base in statistica Calcolatrici

Valore P del campione

Partire Valore P del campione = (Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)/sqrt((Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/Misura di prova)

Dimensione del campione dato P Value

Partire Misura di prova = ((Valore P del campione^2)*Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/((Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)^2)

t Statistica della distribuzione normale

Partire t Statistica della distribuzione normale = (Campione medio-Popolazione media)/(Deviazione standard campionaria/sqrt(Misura di prova))

t Statistica

Partire t Statistica = (Media osservata del campione-Media teorica del campione)/(Deviazione standard campionaria/sqrt(Misura di prova))

Statistica del chi quadrato

Partire Statistica del Chi quadrato = ((Misura di prova-1)*Deviazione standard campionaria^2)/(Deviazione standard della popolazione^2)

Numero di classi data la larghezza della classe

Partire Numero di classi = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Larghezza della classe dei dati

Classe Larghezza dei dati

Partire Larghezza della classe dei dati = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Numero di classi

Statistica del chi quadrato date le varianze del campione e della popolazione

Partire Statistica del Chi quadrato = ((Misura di prova-1)*Varianza di campionamento)/Varianza della popolazione

Aspettativa di differenza di variabili casuali

Partire Aspettativa di differenza di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X-Aspettativa della variabile casuale Y

Aspettativa della somma delle variabili casuali

Partire Aspettativa della somma di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X+Aspettativa della variabile casuale Y

Valore F di due campioni date le deviazioni standard del campione

Partire Valore F di due campioni = (Deviazione standard del campione X/Deviazione standard del campione Y)^2

Numero di valori individuali dato l'errore standard residuo

Partire Numero di valori individuali = (Somma residua dei quadrati/(Errore standard residuo dei dati^2))+1

Elemento più piccolo nell'intervallo di dati specificato

Partire Elemento più piccolo nei dati = Elemento più grande nei dati-Intervallo di dati

Elemento più grande nell'intervallo di dati specificato

Partire Elemento più grande nei dati = Intervallo di dati+Elemento più piccolo nei dati

Intervallo di dati

Partire Intervallo di dati = Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati

Gamma media di dati

Partire Intervallo medio di dati = (Valore massimo dei dati+Valore minimo dei dati)/2

Valore F di due campioni

Partire Valore F di due campioni = Varianza del campione X/Varianza del campione Y

Frequenza relativa

Partire Frequenza relativa = Frequenza assoluta/Frequenza totale

Aspettativa di differenza di variabili casuali Formula

Aspettativa di differenza di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X-Aspettativa della variabile casuale Y
E_(X-Y) = E_(X)-E_(Y)

Qual è l'aspettativa di variabili casuali in Statistica?

Nella teoria della probabilità, il valore atteso (chiamato anche aspettativa, aspettativa, aspettativa matematica, media, media o primo momento) è una generalizzazione della media ponderata. Informalmente, il valore atteso è la media aritmetica di un gran numero di risultati selezionati in modo indipendente di una variabile casuale. Il valore atteso di una variabile casuale con un numero finito di risultati è una media ponderata di tutti i possibili risultati. Nel caso di un continuum di possibili risultati, l'aspettativa è definita dall'integrazione. Nel fondamento assiomatico della probabilità fornito dalla teoria della misura, l'aspettativa è data dall'integrazione di Lebesgue.

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