均方差公式,样本方差和总体方差的公式

定义：样本中各数据与样本平均数的差的平方的平均数叫做样本方差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。公式推断如下：
设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}。
由方差的定义可以得到以下常用计算公式：D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2均方差公式；S^2=[(x1-x拔)^2+（x2-x拔)^2+(x3-x拔)^2+…+(xn-x拔)^2]/n

超几何分布的期望和方差公式

超几何分布的期望值计算公式为Ex=nM/N，其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数，超几何分布的方差计算公式为Vx=Xn²Pn-a²，其中a为期望值。
在概率论和统计学中，数学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。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。