这两项为什么相等？马科维茨均值方差模型的方差等于方差的马科维茨均值方差模型？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-11-29 02:46 标签： 正态分布的均值和方差
若两个随机变量服从同一分布,则它们的方差,均值是相等的吗
既然是同一分布,就是说分布函数相同.当然方差,均值都相等.
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方差分析是
A．检验多个总体的方差是否相等
B．检验多个总体的均值是否相等
C．比较多个总体的方差大小
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提问人：匿名网友
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方差分析是&&&A．检验多个总体的方差是否相等&&B．检验多个总体的均值是否相等&&C．比较多个总体的方差大小&&D．比较多个总体的均值大小
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图形验证：
验证码提交中……样本方差与总体方差的区别&转
这8个数据如果是总体，求方差应该用函数VARP(
)，求得的结果是0.12；
这8个数据如果是样本，求方差应该用函数VARA( )，求得的结果是0.137；
求总体方差公式与求样本方差的公式差别是：求总体方差是除以n，求样本方差是除以(n-1)。
————————
顺便给你公式：
之前一直对于样本方差与总体方差的概念区分不清，对于前者不仅多了“样本”两个字，而且公式中除数是N-1，而不是N。现在写下这么写东西，以能彻底把他们的区别搞清楚。
总体方差：
也叫做有偏估计，其实就是我们从初高中就学到的那个标准定义的方差，除数是N。如“果实现已知期望值，比如测水的沸点，那么测量10次，测量值和期望值之间是独立的（期望值不依测量值而改变，随你怎么折腾，温度计坏了也好，看反了也好，总之，期望值应该是100度），那么E『（X-期望）^2』，就有10个自由度。事实上，它等于（X-期望）的方差，减去（X-期望）的平方。”&所以叫做有偏估计，测量结果偏于那个”已知的期望值“。
样本方差：
无偏估计、无偏方差（unbiased&variance）。对于一组随机变量，从中随机抽取N个样本，这组样本的方差就是Xi^2平方和除以N-1。这可以推导出来的。如果现在往水里撒把盐，水的沸点未知了，那我该怎么办？&我只能以样本的平均值，来代替原先那个期望100度。&同样的过程，但原先的（X-期望），被（X-均值）所代替。&设想一下（Xi-均值）的方差，它不在等于Xi的方差，&而是有一个协方差，因为均值中，有一项Xi/n是和Xi相关的，这就是那个"偏"的由来
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。数学与算法（10）
& &前一篇文章《》中说过，伯努利分布（也称为两点分布或0-1分布）是二项分布在n=1时的特例。我们先看伯努利分布的均值和方差的推导。
& &根据离散型随机变量均值和方差的定义，若离散型随机变量X的分布列为：
& &则称E(X)=x1*p1+x2*p2+...+...xi*pi+...+xn*pn为随机变量X的均值或数学期望，称为随机变量X的方差。
& &伯努利分布的分布列为：
& &则根据离散型随机变量的均值和方差定义：
E(X)=0*(1-p)+1*p=p& &
D(X)=(0-E(X))2(1-p)+(1-E(X))2p=p2(1-p)+(1-p)2p=p2-p3+p3-2p2+p=p-p2=p(1-p)
& &对于二项分布X~B(n,p)，X表示的是n次伯努利试验中事件发生次数的随机变量。用Xi表示第i次伯努利试验中的随机变量，那么n次伯努利试验总的随机变量X可以表示成：
X=X1+X2+...+Xi+...+Xn
& &一直没有找到满意的随机变量和、差、积、商的物理/几何/现实意义，如果有了解的朋友不妨留言，不甚感激。
& &根据均值和方差的性质,如果两个随机变量X,Y相互独立，那么：
E(X+Y)=E(X)+E(Y)
D(X+Y)=D(X)+D(Y)
& &对于二项分布X~B(n,p)，每一次伯努利试验都相互独立，因此：
E(X)=E(X1)+E(X2)+...+E(Xi)+...+E(Xn)=p+p+...+p+...p=np
D(X)=D(X1)+D(X2)+...+D(Xi)+...+D(Xn)=p(1-p)+p(1-p)+...+p(1-p)+...+p(1-p)=np(1-p)
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