经验分布函数的期望（经验分布函数的期望和方差）

1. 概率论中均匀分布的数学期望和方差该怎么求啊
2. 为总体的一个样本，服从什么分布
3. 平均数抽样分布的形态与哪些因素有关

概率论中均匀分布的数学期望和方差该怎么求啊

均匀分布的数学期望是分布区间左右两端和的平均值，方差为分布区间左右两端差值平方的十二分之一。即，若X服从[a,b]上的均匀分布，则数学期望EX，方差DX计算公式分别为：对这道题本身而言，数学期望EX=（2+4）/2=3；方差DX=（4-2）²/12=1/3扩展资料均匀分布在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。

均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）。数学期望在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）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。方差方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。

概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。

在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

均匀分布的数学期望可以通过最大值和最小值的平均值得出，即E(X)=(a+b)/2，其中a为分布的最小值，b为分布的最大值。
均匀分布的方差可以通过区间长度的平方除以12得出，即Var(X)=(b-a)^2/12，其中b和a同上述定义。
均匀分布是概率论中的一种最为简单的分布，常用于随机变量的建模。
在实际生活中，均匀分布也有很多应用，比如抽奖、随机取样、模拟等方面。
均匀分布的期望和方差是衡量随机变量中心位置和离散程度的两个重要指标，它们能够帮助我们进一步分析随机变量的性质和规律，从而更好的解决实际问题。

为总体的一个样本，服从什么分布

当总体分布未知且样本容量足够大时,样本均值的分布近似服从正态分布 　　正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

平均数抽样分布的形态与哪些因素有关

总体是否正态，总体方差是否已知，总体是正态，总体方差已知，（或总体非正态，总体方差已知，容量n>=30时）平均数抽样分布服从正态分布。总体是正态，总体方差未知，平均数抽样分布服从t分布.

分布的形态可以是正态，近似正态，t分布，这是由样本个数，总体标准差是否已知，总体分布是否为正态的不同决定的。

当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量<30，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。

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