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定理已证明

方差的简便公式

命题陈述

对任意均值有限的随机变量 XX,都有 Var(X)=E[X2]−E[X]2\mathrm{Var}(X) = E[X^2] - E[X]^2。

为什么成立?

方差的定义涉及对一个差值取平方,直接计算并不方便;展开这个平方并利用期望的线性性,就能把它化为两个我们已经会计算的量:E[X2]E[X^2] 与 E[X]E[X]。

证明思路

根据定义,Var(X)=E[(X−μ)2]\mathrm{Var}(X) = E[(X-\mu)^2],其中 μ=E[X]\mu = E[X]。展开期望内部的平方:(X−μ)2=X2−2μX+μ2(X-\mu)^2 = X^2 - 2\mu X + \mu^2。

对每一项应用期望的线性性:E[(X−μ)2]=E[X2]−2μE[X]+μ2E[(X-\mu)^2] = E[X^2] - 2\mu E[X] + \mu^2。由于 μ\mu 是常数(不依赖于结果),可以在中间项和最后一项中提到期望之外。

再把 E[X]=μE[X] = \mu 代回:E[X2]−2μ⋅μ+μ2=E[X2]−2μ2+μ2=E[X2]−μ2E[X^2] - 2\mu\cdot\mu + \mu^2 = E[X^2] - 2\mu^2 + \mu^2 = E[X^2] - \mu^2。把 μ\mu 换回 E[X]E[X],恰好得到所要证明的 Var(X)=E[X2]−E[X]2\mathrm{Var}(X) = E[X^2] - E[X]^2。

用到此定理的主题

分步证明

该定理暂无分步证明。

参考文献

  1. Charles M. Grinstead, J. Laurie Snell (1997). Introduction to Probability
  2. Sheldon Ross (2019). A First Course in Probability