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什么是数学期望?如何计算?

在概率论和统计,数学期望(或预期值,或平均,或一个随机变量的第一时刻)是随机变量就其概率测度的积分。 对于离散随机变量,这是等同于可能的值的概率加权总和。 数学期望 : E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) X1,X2,X3,……,Xn为数据...

在概率论和统计学中,一个离散性随机变量的期望值(或数学期望、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。 换句话说,期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。需要注意的是,期望值...

求解“数学期望”主要有两种方法: 只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 即可。 如果X是离散型随机变量,它的全部可能取值是a1,a2,…,an,…,取这些值的相应概率是p1,p2…,pn,…,则其数学期望E(X)=(a1)*(p1)+(a2)*(p2)+…+(an)*(pn)+…; 如果X是...

期望=预计收益*收益可能性。 如投资20元,有50%收益100元,50%收益0元,那么期望收益=100*50%+0*50%-20=30元。

分离散型R.V.和连续型R.V.。同时还有一维和二维之分。举个例子来说明吧 x a b c (一维离散型) p 0.1 0.8 0.1 则:EX=0.1a+0.8b+0.1c (一维连续型)设概率密度为:f(x) a

如果X、Y独立,则:E(XY)=E(X)*E(Y) 如果不独立,可以用定义计算:先求出X、Y的联合概率密度,再用定义。 或者先求出Cov(x,y)再用公式 Cov(X,Y)=E(XY)--E(X)*E(Y), D(X±Y)=D(X)+D(Y)±2*Cov(X,Y)

数学期望的常用性质: 1.设X是随机变量,C是常数,则E(CX)=CE(X) 2.设X,Y是任意两个随机变量,则有E(X+Y)=E(X)+E(Y). 3.设X,Y是相互独立的随机变量,则有E(XY)=E(X)E(Y) 在统计学中,当估算一个变量的期望值时,一个经常用到的...

均值(mean value)是针对既有的数值(简称母体)全部一个不漏个别都总加起来,做平均值(除以总母体个数),就叫做均值。 当然,此法针对小群体做此加总后除以个数得到均值的方法,是很准确无误的,这个得到的均值是准确的,不会有模糊的概念。...

先算数学期望,也就是平均数,等于总和除以个数。 然后再计算方差,等于每个数与平均数的差的平方和,体现的是这些数与平均数之间的波动程度的大校 例如有两组数字: 第一组:1,3,5,7,9 第二组:3,4,5,6,7 它们的平均数都是5(即数学期望都是5)...

原始数据:x1,x2,...,xn x 的数学期望:Ex = [∑(i=1->n) xi] / n (1) x 的方差 :D(x) = [∑(i=1->n) (xi - Ex)²] / n (2) x 的方差:D(x)还等于:D(x)=x的均方值 - x的均值Ex的平方(Ex)², 即:D(x) = [∑(i=1->n) (xi)²] / n - (...

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