期望计算公式为：期望 = 1/p。通过级数相关知识，可以得到这个结论。
方差的计算公式为：方差 = (1-p)/p²。同样，利用级数理论，可以得出这个结果。
求方差时，第二项即期望无需重复计算。直接对期望进行积分两次，即可得到方差的计算公式。
进一步求解，对积分结果进行两次求导，得到方差的具体表达式：方差 = 1/p - (1-p)/p²。
最终结果为：期望 = 1/p，方差 = 1/p - (1-p)/p²。这是几何分布的期望和方差。
在考研数学一中，几何分布的期望和方差的推导是重要的知识点。通过这次推导，不仅可以复习级数的相关知识，也可以加深对几何分布的理解。
几何分布期望和方差推导(考研)(数学一)
最终结果为：期望 = 1\/p，方差 = 1\/p - (1-p)\/p²。这是几何分布的期望和方差。在考研数学一中，几何分布的期望和方差的推导是重要的知识点。通过这次推导，不仅可以复习级数的相关知识，也可以加深对几何分布的理解。
几何分布的期望与方差公式怎么推导
=lim{x→∞}[1－(1-p)^x]\/p =1\/p 若要计算方差，可以根据公式Dξ =E(ξ^2)－Eξ^2计算，其中E(ξ^2)的计算过程如下：E(ξ^2)=∑{ξ=1，∞}ξ^2*(1-p)^(ξ-1)*p E(ξ^2)－Eξ=∑{ξ=1，∞}ξ^2*(1-p)^(ξ-1)*p －∑{ξ=1，∞}ξ*(1-p)^(ξ-1)*p ...
几何分布的期望和方差公式推导
简单计算一下，答案如图所示
几何分布的期望是多少?方差怎么算?
几何分布的期望是1\/p，方差公式推导为s^2=[（x1-x）^2+（x2-x）^2+...（xn-x）^2]\/（n），其中x为平均数。相关介绍：几何分布（Geometric distribution）是离散型概率分布。其中一种定义为：在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的几率。详细地说，是：前k-1次皆失败，第k次成功...
几何分布怎样推导的?
几何分布的期望和方差公式分别是E(n)=1\/p、E(m)=(1-p)\/p。几何分布是离散型概率分布，其中一种定义为前k-1次皆失败，第k次成功的概率。在伯努利试验中，成功的概率为p，若ξ表示出现首次成功时的试验次数，则ξ是离散型随机变量，它只取正整数，且有P(ξ=k)=(1-p)的(k-1)次方乘以p。
有关几何分布的期望和方差推导过程(等比级数)
几何分布的数学期望和方差推导，是统计学和概率论中的基础概念。几何分布描述的是，某一事件在一系列独立且等概率的试验中首次出现的概率分布。这里的事件可以是投掷硬币出现正面，或者发送邮件直到收到一封回复等。几何分布的期望，可以理解为期望的试验次数直到事件首次出现。设$p$是事件发生的概率，则几何...
几何分布的方差公式如何推导?
+k[q^(k-1)]p+…=p(1+2q+3q??+…) 设S<n>=1+2q+3q??+…+nq^(n-1)， 则由qS<n>=q+2q??+…+(n-1)q^(n-1)+nq^n 两式相减，得(1-q)S<n>=1+q+q??+…+q^(n-1)-nq^n 故S<n>=(1-q^n)\/(1-q)??-nq^n\/(1-q)，则 S=lim<n→∞>S<n>=1\/(...
几何分布的期望和方差是如何推导的。为什么是1\/p和q\/p^2?
如下：每项的系数是等差数列，幂数是等比数列；故可采用：错位相减求和法 将上述等式左右乘（1-p），左边（1-p)*E(x)然手上下两个式子相减，合并幂数相等的项，这样就可以求的E(x)，当然这当中要利用(1\/p)^n=0的性质进行最终化简，然后得到 E(x)=1\/p，关于方差，同样可以根据定义，只是估计...
几何分布的期望与方差
方差为：[公式]令：[公式]则：[公式]两式相减得到：[公式]因此，方差为：[公式]最后，使用逐项积分求和法计算方差时，我们利用了之前期望的计算结果，得到方差表达式为：[公式]这样，我们通过几何分布的期望与方差的推导，更直观地理解了随机事件重复进行直到满足特定条件的次数在统计学中的表现形式。
几何分布的期望与方差
几何分布的期望与方差如下：1、期望值是随机变量取值的平均值，它反映了随机变量取值的中心位置。对于几何分布，期望值可以通过以下公式计算：E[X]=1\/p其中，X是几何分布的随机变量，p是成功概率。方差是随机变量取值的离散程度的度量，它反映了随机变量取值的分散程度。2、几何分布的期望和方差都与成功...
