数学期望 [ shù xué qī wàng ] 生词本 基本释义 [ shù xué qī wàng ] 在概率论和统计学中,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。是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”...
根据随机变量类型的不同,数学期望的计算分为两类:离散型随机变量 公式为:E(X)=Σ [x_i·P(X=x_i)],其中x_i为可能取值,P(X=x_i)为对应概率。例如,二项分布X~B(n,p)的期望为E(X)=np,表示n次独立试验中成功次数的平均值。 连续型随机变量 公式为:E(X)=∫x·f(x)d...
数学期望公式是: E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) = X1*f1(X1) + X2*f2(X2) + …… + Xn*fn(Xn) X;1,X ;2,X ;3,……,X。 n为这离散型随机变量,p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)为这几个数据的概率函数。在随机出现的几个数据中p(X1),p(X2),p(X3)...
在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的数学期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值）是试验中每次可能的结果乘以其结果概率的总和。简介 在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的数学期望值，是试验中每次可能的结果乘以其结果概率的总和。换句话说，期望值像是随机试验在同样的机会下...
数学期望的公式: (1)期望的“线性”性质。对于所有满足条件的离散型的随机变量X,Y和常量a,b,有:E(aX+bY)=aE(x)+bE(y)E(aX+bY)=aE(x)+bE(y); 类似的,我们还有E(XY)=E(X)+E(Y)E(XY)=E(X)+E(Y)。 (2)全概率公式 假设{Bn∣n=1,2,3,...Bn∣n=1,2,3,...}是一个“概率空间有...
4.1.1 数学期望的定义 定义 设离散型R.V.X的分布律为 P{X=xi}=pi,i=1,2,⋯ 即 Xx1x2……xn…… P p1 p2 …… pn …… 若级数 ∑n=1∞xnpn 绝对收敛,则称级数 ∑n=1∞xnpn 为R.V.X的数学期望或平均值(简称期望或均值)。记为 E(X) 或EX ,即 E(X)=∑n=1∞xnpn 当∑n=1∞...
在概率论和统计学中，期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值）是指在一个离散性随机变量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，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值...
数学期望是一种重要的数字特征,它反映随机变量平均取值的大小,是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。这里的“期望”一词来源于赌博,大概意思是当下注时,期望赢得多少钱。 以大数据眼光看问题体现了数学期望中的大量试验出规律,不能光看眼前或特例,对一种现象不能过早下结论,要多听、多看从而获得拿个隐藏在...