离散型随机变量的方差：
D(X) = E{[X - E(X)]^2}；（1）
=E(X^2) - (EX)^2；（2）
（1）式是方差的离差表示，,如果不懂，可以记忆（2）式
（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。
X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值，
例如： 随机变量X服从“0 - 1”：取0概率为q，取1概率为p，p+q=1 则： 对于随即变量X的期望 E(X) = 0*q + 1*p = p 同样对于随即变量X^2的期望 E(X^2) = 0^2 * q + 1^2 * p = p
所以由方差公式（2）得：D(X) = E(X^2) - (EX)^2 = p - p^2 = p(1-p) = pq 无论对于X或者X^2，都是一次随机变量，或者一次实验，不是什么未知的函数， 要通过题目的的随机变量到底是服从什么分配，然后才可以判断出该随机变量具有什么性质或者可以得出什么条件。
扩展资料：
机变量的期望，离散情形：如果X是离散随机变量，具有概率质量函数p（x），那么X的期望值定义为E[X]=
。换句话说，X的期望是X可能取的值的加权平均，每个值被X取此值的概率所加权。
连续情形：也可以定义连续随机变量的期望值。如果X是具有概率密度函数f（x）的连续随机变量，那么X的期望就定义为E[X]=
=
=β+a/2。换句话说，在（a，β） 上均匀分布的随机变量的期望值正是区间的中点。
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。
如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。
随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。
参考资料：百度百科-随机变量
D(X) = E{[X - E(X)]^2}.(1)
=E(X^2) - (EX)^2.(2)
(1)式是方差的离差表示法,如果LZ不懂,可以记忆（2）式
（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方
X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值， 例如： 随机变量X服从“0 -
1”：取0概率为q，取1概率为p，p+q=1 则： 对于随即变量X的期望 E(X) = 0*q + 1*p =
p 同样对于随即变量X^2的期望 E(X^2) = 0^2 * q + 1^2 * p = p
所以由方差公式（2）得：D(X) = E(X^2) - (EX)^2 = p - p^2 = p(1-p) = pq
无论对于X或者X^2，都是一次随机变量，或者一次实验，不是什么未知的函数哦，
要通过题目的的随机变量到底是服从什么分配，然后才可以判断出该随机变量具有什么性质或者可以得出什么条件！
D(X) = E{[X - E(X)]^2}.........(1)
=E(X^2) - (EX)^2.........(2)
(1)式是方差的离差表示法，如果LZ不懂，可以记忆（2）式
（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方
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离散型随机变量的方差是什么
离散型随机变量的方差是什么?
离散型随机变量的方差：D(X)=E{[X-E(X)]^2}.(1)=E(X^2)-(EX)^2.(2)（1）式是方差的离差表示法。（2）式表示：方差=X^2的期望-X的期望的平方。X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值，例如：随机变量X服从“0-1”：取0概率为q，取1概率为p，p+q=1则：对于随即变量...
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离散型随机变量的方差计算公式是什么?
离散型随机变量方差计算公式：D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [ E（X）]^2；对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。
如何计算数学离散型随机变量的方差?
3.计算每个取值与期望值之间的差的平方。对于离散型随机变量，每个取值与期望值之间的差的平方可以通过将每个取值减去期望值，然后将其平方来计算。4.将所有差的平方乘以其对应的概率并求和。这个步骤被称为方差的定义。5.最后，将得到的和除以离散型随机变量的可能取值的数量减一，得到方差的结果。需要...
离散型随机变量的方差公式是什么?
也就是说当X，Y独立，且X,Y的数学期望均为零时，X,Y乘积 XY的方差D(XY)等于：D(XY) = D(X)D(Y)需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，...
离散型随机变量方差怎么算
D(X)=E{[X-E(X)]^2}。离散型随机变量的方差计算公式是D(X)=E{[X-E(X)]^2}。这个公式表示，对于随机变量X，其离散程度由X与期望值E(X)的差的平方的期望值来度量。D(X)表示X取值与期望值E(X)的偏离程度，即X的离散程度。
离散型随机变量方差公式推导过程
关于这个问题，离散型随机变量的方差公式为：Var(X)=sum_{i=1}^n (x_i-E(X))^2P(X=x_i)其中，$x_1,x_2,ldots,x_n$ 是随机变量 $X$ 可能取到的所有值，$P(X=x_i)$ 是 $X$ 取值为 $x_i$ 的概率，$E(X)$ 是 $X$ 的期望。方差是随机变量离其期望的距离的平方的加权...
怎么计算离散型随机变量方差?
解：DE[Y|F]=E(E[Y|F])^2-(EY)^2 =EY^2-2E[YE[Y|F]+(E[Y|F])^2 =EY^2-2EE[[YE[Y|F]|F]+(E[Y|F])^2 =EY^2-(E[Y|F])^2 DY=E(Y-E[Y|F])^2+DE[Y|F]
离散型随机变量X的方差公式是什么?
方差即偏离平方的均值，称为标准差或均方差，方差描述波动程度。对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。离散型：如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或...
离散型随机变量的期望和方差是什么?
离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E(X)]^2}=E(X^2) - (EX)^2.(2)。X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值， 例如： 随机变量X服从“0 - 1”：取0概率为q，取1概率为p，p+q=1 则： 对于随即变量X的期望 E(X) = 0*q + 1*p = p 同样对于随即变量X^2的...
