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记D(x)为该数据的方差,E(x)为期望,则D(x)=E(x^2)-[E(x)]^2,这样就可以把E(X?)求出来,或者直接用定义法求也可以。数学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。
期望值是基础概率学的升级版,是所有管理决策的过程中,尤其是在金融领域是最实用的统计工具。某个事件(最初用来描述买**)的期望值即收益,实际上就是所有不同结果的和,其中每个结果都是由各自的概率和收益相乘而来。
扩展资料
离散型随机变量数学期望的内涵:
在概率论和统计学中,离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率P(=xi)之积的和称为数学期望(设级数绝对收敛),记为E(x)。数学期望又称期望或均值,其含义实际上是随机变量的平均值,是随机变量最基本的数学特征之一。
但期望的严格定义是∑xi*pi绝对收敛,注意是绝对,也就是说这和平常理解的平均值是有区别的。一个随机变量可以有平均值或中位数,但其期望不一定存在。
百度百科——数学期望
数学期望的公式是什么?
X-BE(X)?D(X)?P58?P122?P114?P120?P131-133
E(X)D(X)?E(X)?X?E(X) = npn?p
D(X)X?D(X) = np(1-p)n?pE(X)?D(X)n?p?n?pn
E(X)?D(X)?
概率论里的EX DX分别表示什么
D(X)=E(X?)+[E(X)]?。
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”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。
大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。
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抽奖问题
假设某百货超市现有一批快到期的日用产品急需处理,超市老板设计了免费抽奖活动来处理掉了这些商品。纸箱中装有大小相同的20个球,10个10分,10个5分,从中摸出10个球,摸出的10个球的分数之和即为中奖分数,获奖如下:
一等奖 100分,冰柜一个,价值2500元;
二等奖 50分, 电视机一个,价值1000元;
三等奖 95分, 洗发液8瓶,价值178元;
四等奖 55分, 洗发液4瓶,价值88元;
五等奖 60分, 洗发液2瓶,价值44元;
六等奖 65分, 牙膏一盒, 价值8元;
七等奖 70分, 洗衣粉一袋,价值5元;
八等奖 85分, 香皂一块, 价值3元;
九等奖 90分, 牙刷一把, 价值2元;
十等奖 75分与80分为优惠奖,只収成本价22元,将获得洗发液一瓶;
分析:表面上看整个活动对顾客都是有利的,一等奖到九等奖都是白得的,只有十等奖才收取一点成本价。但经过分析可以知道商家真的就亏损了吗?顾客就真能从中获得抽取大奖的机会吗?求得其期望值便可真相大白。
摸出10个球的分值只有11种情况,用X表示摸奖者获得的奖励金额数,计算得到E(X)=-10.098,表明商家在平均每一次的抽奖中将获得10.098元,而平均每个抽奖者将花 10.098元来享受这种免费的抽奖。
从而可以看出顾客真的就站到大便宜了吗?相反,商家采用这种方法不仅把快要到期的商品处理出去了,而且还为超市大量集聚了人气,一举多得。
此百货超市老板运用数学期望估计出了他不会亏损而做了这个免费抽奖活动,最后一举多得,从中可看出了数学期望这一科学的方法在经济决策中的重要性。
体育比赛问题:
乒乓球是我们的国球,上世纪兵兵球也为中国带了一些外交。中国队在这项运动中具有绝对的优势。现就乒乓球比赛的安排提出一个问题:
假设德国队(德国队名将波尔在中国也有很多球迷)和中国队比赛。赛制有两种,一种是双方各出3人,三场两胜制, 一种是双方各出5人,五场三胜制,哪一种赛制对中国队更有利?
分析:由于中国队在这项比赛中的优势,不妨设中国队中每一位队员德国队员的胜率都为60%,接着只需要比较两个队对应的数学期望即可。
百度百科-数学期望
D(X)是什么? E(X)又是什么?
D(X)指方差,E(X)指期望。
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。
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。
方差与期望相互联系的计算公式如下:
D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2
扩展资料:
对于连续型随机变量X,若其定义域为(a,b),概率密度函数为f(x),连续型随机变量X方差计算公式:D(X)=(x-μ)^2 f(x) dx。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。(标准差、方差越大,离散程度越大)
若X的取值比较集中,则方差D(X)较小,若X的取值比较分散,则方差D(X)较大。
因此,D(X)是刻画X取值分散程度的一个量,它是衡量取值分散程度的一个尺度。
参考资料:
参考资料:
D(X)指方差,E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值,具体做法是求和然后除以数量。
D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。
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。
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方差的性质
1、设C为常数,则D(C)=0(常数无波动);
2、D(cx)=C2D(x)(常数平方提取);
证:
D(-X)=D(X),D(-2X)=4D(X)(方差无负值)
3、当X、Y相互独立时,故第三项为零。
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