概率论中的方差的问题已知随机变量的x的方差为D(x)=k;怎么求D(x^2)的值,这个可以算吗.还有那个4阶中心矩的含义

事件，样本空间，事件间的关系与运算

对随机现象进行观察或实验称为随机试验，简称试验

• 可以在相同条件下重复进行
• 所得的可能结果不止一个，且所有可能结果都能事前可知
• 每次具体实验之前无法预知会出现那个结果

随机试验的每一结果称为样本点，记做w,由所有的样本空间点全体组成的集合为样本空间

$如果事件A 发生必然导致事件B 发生，则称事件B 包含事件A，或称事件A 包含事件B，记为B\supset A，或者A\subset B$

$如果事件A与事件同时发生，就称这样子的一个事件为事件A与事件B 的交或积,记做A\cap B或AB$

$如果事件A与B 的关系AB=\varnothing,即A与B不能同时发生，则称事件A与事件B 为互斥事件或互不相容$

$如果事件A与事件B至少有一个发生，则称这样一个事件A与事件B 的并或和，记为A\cup B$

1.2 概率，条件概率，独立性

1.2.5 相互独立的性质

1.3 古典概型与伯努利概型

2.1 随机变量及其分布函数

离散型随机变量和连续性随机变量

如果一个随机变量的可能值是有限个多个或者无穷多个，则称它为离散型随机变量

2) 离散型随机变量X的概率论

3) 连续型随机变量及其概率

2.4 随机变量函数的分布

2.4.1 离散型随机变量的函数分布

2.4.2 连续型随机变量的分布

3.1 二维随机变量以及分布

3.2 随机变量的独立性

3.2.2 相互独立充要条件

3.3 二维均匀分布和二维正态分布

3.4.3 X 为离散型随机变量。Y是连续型随机变量

4.1 随机变量的数学期望

4.2 矩，协方差和相关系数

数理统计中所研究对象的某项数量指标X的全体称为总体

$$ 如果X_1,X_2，X_n 相互独立且都与总体X 同分布则称X_1,X_2 ，X_n 来自总体X的简单随机样本，简称为样本，n为样本总量.样本的具体观察值x_1,x_2,x_n 称为样本值，称总体X的n个独立观察值 $$

6.1.5 样本特征的性质

7.2 估计量的求法和区间估计

　　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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。以下是小编整理的总结归纳方差的性质，一起来看看吧。

　　总结归纳方差的性质 篇1

　　一.方差的概念与计算公式

　　例1 两人的5次测验成绩如下：

　　平均成绩相同，但X 不稳定，对平均值的偏离大。

　　方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。

　　方差即偏离平方的均值，记为D(X )：

　　直接计算公式分离散型和连续型，具体为：

　　这里 是一个数。推导另一种计算公式

　　得到：“方差等于平方的均值减去均值的平方”。

　　其中，分别为离散型和连续型计算公式。 称为标准差或均方差，方差描述波动

　　独立前提的逐项求和，可推广到有限项。