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1. excel求期望值和方差

期望值：

方差：

指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔，在排队论中，一个顾客接受服务的时间长短（等待时间等）也可以用指数分布来近似。

因为参数λ表示的是每单位时间内发生某事件的次数，即时间的发生强度，所以其倒数 1/λ（实际上是指数分布期望）可以表示为事件发生之间的间隔，即等待时间。如果平均每个小时接到2次电话（λ=2），那么预期等待每一次电话的时间是0.5个小时。

扩展资料

(1)随机变量X的取值范围是从0到正无穷；

(2)密度函数极大值在x＝0处，即f(x)＝λ；

(3)密度函数曲线随着x的增大，迅速递减；λ越大，密度函数曲线在零点附近越高，下降越急速；

(4)λ越大，分布函数曲线在零点附近越高，上升越急速，更早达到天花板（即p=1）；熟记，指数分布的期望值和方差为μ＝1/λ，σ2＝1/λ2。

2. 常见函数的期望值和方差

方差=E(x2)-E(x)2，E(X)是数学期望。 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。 方差在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。

一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。这就是将各个误差将之平方，相加之后再除以总数，透过这样的方式来算出各个数据分布、零散的程度。

3. 期望值怎么求方差

均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12

二项分布，期望是np，方差是npq

泊松分布，期望是p，方差是p

指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)

正态分布，期望是u，方差是&的平方

4. 用excel求期望值

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。

大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。

5. excel怎么算期望和方差

正态分布的期望和方差：求期望：ξ，期望：Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn。方差；s2，方差公式：s2=1/n[(x1-x)2+(x2-x)2+……+(xn-x)2]（x上有“-”）。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。

6. excel计算期望和方差

方程D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [ E（X）]^2，其中 E（X）表示数学期望。

若x1,x2,x3......xn的平均数为m

则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]

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无限区间，这样的随机变量称为离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量

7. 如何计算期望值和方差

指数分布的期望：E（X）=1/λ。

指数分布的方差：D（X）=Var（X）=1/λ2。

指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。

六个常见分布的期望和方差：

1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。

2、二项分布，期望是np，方差是npq。

3、泊松分布，期望是p，方差是p。

4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。

5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。

6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。

8. excel计算期望值,标准差

具体的公式推导参照计量课本吧，OLS的目的在于线性拟合使得离差平方和最小，

。

但注意得出的估计值 是这个估计量的一个观测值，它本身也是个随机变量，所以才会有标准误、置信区间等。对于一个给定的样本，当然求出来的 是唯一的。双侧置信区间是

，

其中t是显著性水平为α/2时的分位点，可以是t-分布（样本较小）也可以是正态分布（一般都用正态分布）se是标准误。

计算的话，使用指令都会给出结果，help都很详细。

Excel用数据分析中的回归分析，要先加载宏 。

事实上，基本没人会先检验平不平稳，除非是专门的时间序列分析。