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几何分布的方差在线播放_几何分布的期望和方差(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

几何分布的方差

𐟓š 概率分布的期望与方差速览！ 𐟔 常见概率分布的期望与方差总结，助你轻松掌握！ 𐟎‡ 何分布：P(X=k)=p(1-p)(-1)^k，E(X)=1/p，D(X)=1/p^2 𐟎𚌩ṥˆ†布：X~B(n,p)，E(X)=np，D(X)=np(1-p) 𐟎𓊦𞥈†布：X~P(，E(X)=𜌄(X)=𐟎Œ‡数分布：X~E(1/，E(X)=1/𜌄(X)=1/2 𐟎‡匀分布：X~U(a,b)，E(X)=(a+b)/2，D(X)=(b-a)^2/12 𐟎�€分布：X~N(2)，E(X)=𜌄(X)=2

北美精算师考试P和FM备考全攻略今天刚考完P，来分享一下我的备考心得：考试证件𐟓„ 如果没有护照，可以申请一张带有你名字拼音的信用卡，然后带上身份证和学生证（以防万一）。备考P𐟓š 备考时间大概一个半月。P考试主要分为分布和计算两大板块。分布篇𐟓Š 分布包括离散型和连续型。P更偏重于保险应用，不同于本科的偏重计算的概率论。建议好好整理常见的分布，如均匀分布、指数分布、正态分布、几何分布等。还要区分超几何和二项分布，记忆它们的分布函数、均值和方差。计算篇𐟧Œ…括联合密度函数、边缘密度函数、条件密度函数、均值、方差、协方差、分位数、众数和矩母函数等。特别是条件均值和重期望的计算，以及方差公式“方差＝条件期望的方差＋条件方差的期望”。联合密度求概率时，画图更清晰明了。备考建议𐟌Ÿ 要有自己的思维框架，对自己有信心。不用担心考试时间不够用，但基本的计算或公式一定要牢记。最后，希望大家都能顺利通过考试，加油！其他注意事项𐟖Š️ 考场会提供草稿纸和笔，记得带计算机。证件一定要带齐，不要遗漏。

张宇五：数学考试后的真实感受这次的数学考试真是让我又爱又恨。平时跟着张宇的视频学，线代和概率的部分总是觉得一分都拿不到，结果这次直接被干到90分！𐟘… T4题计算错误 T7题到现在还没搞明白怎么写，真是让人抓狂。T9题其实可以当大题来处理，但我随便选了答案，真是有点对不起这道题。 T10题几何分布的期望和方差完全忘了，真是失策。填空题部分 14题思路很常规，补面高斯-补面二型面积分，但我就是想不起来。 16题忘记期望公式，代入公式计算不出来，真是尴尬。大题部分 18题用夹逼求极限，解法确实有点刁钻，但思路很朴实。夹逼定理平时很容易忽略，这次算是长记性了。 19题判别式＝0就下意识去证明极值不存在了，没考虑到第一问的保号性，真是新的思路没见过，写不来。 21题线代大题还是没写出来，看了答案觉得确实有东西，但我真的没反应过来。先用配方法做可逆线性变换，然后再对B用正交变换。 22题第二问看错了，竟然用矩估计去写了，真是nc了，当时可能心态爆炸了。总结总的来说，这次考试虽然有些意外，但也让我意识到了一些不足。选填部分还是要少丢分，大题部分还是要多思考，多总结。希望下次能有个更好的成绩吧。𐟒ꀀ

𐟓š概率论与数理统计精要笔记𐟓 𐟌Ÿ考前速记攻略𐟌Ÿ 想要在期末考试中轻松过关？这里有一份超精简的概率论与数理统计笔记，助你一臂之力！ 𐟓Œ第二章：随机变量及其分布离散型随机变量：如两点分布、几何分布等。连续型随机变量：如正态分布、指数分布等。重要公式：P(A|B) = P(AB) / P(B)，E(X) = P(X=x) 等。 𐟓Œ第三章：随机变量的数字特征数学期望：E(X) = P(X=x)。方差：D(X) = E[(X-E(X))ⲝ。标准差：X) = √D(X)。相关系数：X,Y) = Cov(X,Y) / √D(X)√D(Y)。 𐟓Œ第四章：大数定律与中心极限定理大数定律：当样本容量足够大时，样本均值接近总体均值。中心极限定理：当样本容量足够大时，样本均值服从正态分布。 𐟓Œ第五章：统计量的分布常用统计量：样本均值、样本方差、样本标准差等。分布：卡方分布、t分布、F分布等。假设检验：如t检验、F检验等。 𐟓Œ第六章：回归分析与方差分析回归分析：探究两个变量之间的关系。方差分析：比较不同组的均值差异。 𐟓Œ第七章：假设检验与置信区间假设检验：如t检验、F检验等。置信区间：估计总体参数的区间范围。 𐟓Œ第八章：多元统计分析多元线性回归：探究多个变量之间的关系。主成分分析：降维处理，提取主要成分。 𐟒ᥰ贴士𐟒እ䍤𙠦—𖯼Œ重点关注公式和重要概念。多做练习题，熟悉各种分布和统计量的计算方法。利用思维导图整理知识点，形成知识体系。希望这份笔记能帮助你在考试中取得好成绩！加油！𐟒ꀀ

高二数学笔记：离散型随机变量与分布 ### 离散型随机变量及分布列 𐟓Š 离散型随机变量是指那些只能取有限个或可数个值的随机变量。比如，掷骰子得到的点数就是一个典型的离散型随机变量。分布列则是描述这些离散值出现的概率。两点分布 𐟎𒊊两点分布是一种特殊的离散型随机变量，服从两点分布的随机变量只能取两个值，通常是0和1。比如，掷硬币得到正面或反面的概率就是两点分布的一个例子。其分布列为： P(X=0) = 1-p P(X=1) = p 二项分布与超几何分布 𐟓ˆ 二项分布和超几何分布都是描述重复实验中事件发生次数的概率分布。二项分布适用于每次实验只有两种可能结果的情况，而超几何分布则适用于从有限个样本中抽取样本的情况。正态分布 𐟓‘ 正态分布是一种连续型随机变量的分布，其概率密度函数呈钟形。正态分布在实际生活中应用广泛，比如身高、体重等数据的分布都可以用正态分布来描述。正态分布的期望和方差可以通过公式计算得出。典型分布的期望与方差 𐟎期望和方差是描述随机变量性质的重要指标。对于两点分布，期望和方差分别为： E(X) = p D(X) = p(1-p) 对于二项分布，期望和方差分别为： E(X) = np D(X) = np(1-p) 通过这些公式，我们可以更好地理解和分析各种随机变量的性质。总结 𐟓 离散型随机变量及其分布列、两点分布、二项分布和超几何分布，以及正态分布是数学中非常重要的概念。通过这些知识，我们可以更好地理解和分析各种实际问题中的随机现象。希望这份笔记能帮助你更好地掌握这些知识点！

商科主要有哪些方向？经济篇商科领域非常广泛，主要可以分为以下几个方向：主流科目：微观经济学 𐟓Š：从供需关系入手，探讨不同市场结构下的供需变化，企业如何决定产量，博弈论，政府税收补贴对供需的影响，如何减少外部性，无差别曲线，等产量曲线，生产可能性边界线，公共品，市场失灵等。宏观经济学 𐟌：研究GDP的组成，各因素对GDP的影响，通胀率与失业率的关系，经济增长模型，财政政策与货币政策对经济的影响，利率对经济的影响等。计量经济学 𐟓ˆ：涉及求平均值、求方差、概率论、正态分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、超几何分布，线性回归，Z检验，时间序列，自回归，多重共线性等统计方法。定量分析 𐟧š类似于计量经济学，还包括一些数学问题如求导、解方程等。国际贸易 𐟌𐟒𜯼š探讨绝对优势、相对优势、李嘉图模型、HO模型、不完全竞争贸易模型等国际贸易理论。博弈论 𐟎𒯼š研究囚徒困境、动态博弈、合作博弈、非合作博弈、纳什均衡、古诺模型、寡头模型等博弈论相关内容。较偏科目：发展经济学 𐟌𑯼š探讨发展中国家的经济发展问题。劳工经济学 𐟑𗢀♂️：研究劳动力市场和劳工福利等。中国经济 𐟏š专注于中国经济的运行和发展。全球经济学 𐟌：探讨全球化背景下的经济问题。这些科目涵盖了商科的多个方面，无论是微观还是宏观，理论还是实践，都能为你提供丰富的知识和视角。

二项分布和超几何分布的期望与方差详解 ### 二项分布的期望和方差 𐟓Š 在n次独立重复试验中，每次试验中事件A发生的概率为p（0

数据分析自学指南：别急，按顺序来！ 𐟔”数据分析其实是有一定学习顺序的。如果你一开始就挑战高难度的知识，不仅不利于知识体系的搭建，还可能影响心态，让你难以坚持。以下是我建议的学习顺序： 𐟔Ž统计学基础《深入浅出统计学》这本书对数学要求不高，高中水平就能看懂。重点学习以下内容：基本的统计量：均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等概率分布：几何分布、二项分布、泊松分布、正态分布等 𐟓–Excel Excel是向上汇报的必备技能，需求量大，资源也很多。推荐以下教程：刘伟 Excel 基础大全戴师兄 Coursera 𐟓–SQL SQL是重点中的重点，面试和笔试都会考核。推荐以下课程：小破站-戴师兄-《SQL入门实战1云端数据库搭建》书籍：《MYsgl必知必会》 𐟓–Python 数据处理《数据分析-孙兴华-小破站《python分析三部曲》需要掌握的基础知识点如下：编码格式和标量类型 Python的数据结构：字符串、列表、集合等及其操作 if语句、for循环、while循环等必备语句 𐟓–数分业务知识如果前面的都是数据分析的术，这部分就是道了。数据分析和具体业务如产品、运营、用户留存等密不可分。比如：用户分析理论：用户画像、用户行为路径、用户生命周期等产品优化方式、功能结构设计等 ⚠️⚠️温馨提醒：好记性不如烂笔头，在学习数据分析的过程中，记住两个一定：一定要动手敲代码，一定要多做笔记，这样才能事半功倍❗️❗️ ✔️最后，希望每一个正在努力学习数据分析的同学都能早日上岸，找到自己满意的工作，早日成为自己想要的样子~

如何自学数据分析？我的经验分享 𐟓Š 数据分析现在是很多工作的必备技能之一。今天我想分享一些我自学数据分析的经历，希望对大家有帮助。一、统计学基础很重要 𐟓Š 数据分析离不开统计学，以下是一些你需要重点掌握的统计学知识：基本统计量：比如均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等。概率分布：几何分布、二项分布、泊松分布、正态分布等。总体与样本：了解这些基本概念，以及抽样的概念。置信区间与假设检验：如何进行验证分析。相关性与回归分析：这是数据分析的基本模型。二、掌握主流算法 𐟒𛊤𚆨磧𛟨�ŽŸ理后，还需要掌握一些主流算法的原理：线性回归：利用数理统计中的回归分析，确定两种或两种以上变量间的定量关系。逻辑回归：广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。支持向量机（SVM）：在分类与回归分析中使用的监督式学习模型。决策树：通过已知的各种情况发生概率来求取净现值的期望值，评价项目风险。关联分析：在交易数据、关系数据或其他信息载体中查找频繁模式、关联、相关性或因果结构。聚类分析：按照某个特定标准（如距离）把一个数据集分割成不同的类或簇。三、选择合适的工具 𐟛 ️ 除了学习统计学知识和基础算法，还需要掌握一个好用的工具： Excel：从简单的表格制作到数据透视表、写公式，再到VBA语言，还有无数的插件供你使用。 SQL：取数据、汇总数据等。 R、Python：包和库很多，使用方便，进阶工具。四、自学渠道推荐 𐟓š 以下是一些推荐的自学渠道： Bilibili：有很多优质的学习资源。慕课、网易云课堂：这些平台上有很多数据分析相关的课程。 Kaggle数据分析项目实战：通过实战项目来提升自己的能力。希望这些分享对你们有帮助！如果你们有其他问题或需要更多的学习资源，可以关注“Python快乐吧”，那里有很多免费的课程可以学习哦~ ✨

数据分析自学指南：别再搞错顺序了！ 𐟓š之前写过一篇关于数据分析自学顺序的笔记，很多小伙伴都看了，但还是有小伙伴不知道该怎么学。所以今天再说一遍！ 𐟤𗰟𛢀♀️先说说我的情况吧：我是文科出身，转行做数据分析师，跨度确实有点大。刚开始我也尝试了自学，但由于自制力和学习能力有限，最后还是选择了系统报班学习。在学习过程中，我也踩了很多坑，所以总结了一条最精简的学习路线。 𐟓数据分析是有明确的学习顺序的。如果一开始就学特别难的知识，既不利于知识体系的搭建，也会影响心态，容易坚持不下去。建议的学习顺序如下：统计学基础—Excel—可视化—SQL—Python数据处理—数分业务知识 𐟓š下面说说每个阶段需要用到的学习资源：统计学基础《深入浅出统计学》这本书对数学要求不高，高中水平就能看懂。重点学习基本的统计量，如均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等，还有概率分布，如几何分布、二项分布、泊松分布、正态分布等。 Excel Excel基本上是向上汇报必会的，需求很大，资源也比较好找。推荐小破站上的各种教程，比较好的有：刘伟的Excel基础大全戴师兄的教程 SQL SQL是重点中的重点，一般面试和笔试都会有考核，所以一定要认真学。推荐课程：小破站-戴师兄-《SQL入门实战1云端数据库搭建》，书籍推荐《MYsql必知必会》。 Python Python是数据分析的重点，无论是在数据清洗还是数据分析中都占有绝对必要性。需要掌握的基础知识点如下：非常基础的编码格式，标量类型 Python的数据结构，如字符串、列表、集合等，以及它们支持的操作数分业务知识如果前面的都是数据分析的术，这部分就是道了。在实际的业务中，数据分析和具体业务有密不可分的关系。比如：用户属性：常用的用户分析理论，如用户画像、用户行为路径等。产品：产品优化方式，功能结构设计等。 𐟔„以上学习路径推荐给想自学的小伙伴。如果像我一样没有学习能力或者自制力不好，建议还是系统报个班，不仅有项目练习，而且有就业服务，最后找工作也会轻松很多。 ✅总的来说，数据分析重在实践，能实实在在跑出数据，能分析才是落到实处。光学理论工具意义不大，反而会陷入形而上学的无用循环。

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