三相矩阵的数学期望怎么算 – CSS – 前端，h5css圆角

在概率论和统计学中，数学期望（或均值）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。

1.离散随机变量的X的数学期望：

E(X)=∑∞k=1xkpk

2.连续型随机变量X的数学期望：

E(X)=∫+∞−∞xf(x)dx

3.常见分布的期望

1）泊松分布的期望等于λ；2）均匀分布的期望位于区间的中心；3） 高斯分布的期望为μ;4）二项分布的期望为np

4.期望的性质

常数的期望等于该常数；

E(CX)=CE(X);E(X+Y)=E(X)+E(Y);X,Y独立时，E(XY)=E(X)E(Y)

二、 方差

研究随机变量与其均值的偏离程度，记为：

通过分解，可得到

D(X)=E[X−E(X)

1.均方差，标准差

2.方差的计算

3.常见分布的方差

4. 性质

三、协方差

四、协方差矩阵

协方差矩阵的简明解释：

https://www.cnblogs.com/jermmyhsu/p/8195588.html

推广到多维：

对于连续的情况：