排列三的數學期望怎麼求

❶ 數學期望如何計算，期望的計演算法則

計算能力是學生學習數學所必備的基本能力，是學習數學的基礎，培養和提高學生的計算能力是小學數學的主要任務之一。如何提高學生的計算能力，讓學生「正確、迅速、靈活、合理」地進行計算呢？在教學工作中，我做了探討和研究，取得了一些好的效果，總結幾點心得如下: 一、發現問題，改變學生認識為了讓學生認識到計算的重要性，我首先在學生中開展了一項活動：讓學生自己搜集計算中經常要犯的錯誤，以兩個周時間為准，可以每位同學自己進行，也可以通過小組合作一起找，兩周後上交錯題記錄，包括出錯原因，看誰找的認真，錯因找的准。學生的積極性被調動起來了，也就把問題抖落了出來：（1）題目看錯抄錯，書寫潦草。6與0，1和7寫得模稜兩可；（2）列豎式時數位沒對齊等; （3）計算時不打草稿; （4）一位數加、減計算錯誤導致整題錯; （5）做作業時思想不集中.」 從一些學生的計算錯誤來看，「粗心」的原因有兩個方面：一是由於兒童的生理、心理發展尚不夠成熟，另一方面則是由於沒有養成良好的學習習慣。第一方面是個自然成長過程，第二方面則可以採取相應方法進行培養，所以在引導學生分析原因的同時，要把培養學生良好的學習習慣突出出來，這是提高計算能力的關鍵，也是素質教育的基本要求。二、培養學生良好的計算習慣做題計算中出現的錯誤，大多數是粗心大意、馬虎、字跡潦草等不良習慣造成的。因此，良好的計算習慣是提高計算能力的保證。在計算訓練時，要求學生一定做到一看、二想、三算、四查。 1.看：就是認真對數。題目都抄錯了，結果又怎麼能正確呢？所以，要求學生在抄題和每步計算時，都應當及時與原題或上一步算式進行核對，以免抄錯數或運算符號。要做到三點：①抄好題後與原題核對；②豎式上數字與橫式上的數字核對；③橫式上的得數與豎式上的得數核對。 2.想：就是認真審題。引導學生在做計算題時，不應拿起筆來就下手算，必須先審題，弄清這道題應該先算什麼，後算什麼，有沒有簡便的計算方法，然後才能動筆算。另外，計算必須先求准，再求快。 3.算：就是認真書寫、計算。作業、練習的書寫都要工整，不能潦草，格式一定要規范，對題目中的數字、小數點、運算符號的書寫尤其要符合規范，數字間有適當的間隔，草稿上的豎式也要數位對齊、條理清楚，計算時精力集中，不急不搶。 4.查：就是認真演算。計算完，首先要檢查計算方法是不是合理；其次，檢查數字、符號會不會抄錯，小數點會不會錯寫或漏寫；再次，對計算中途得到的每一個得數和最後的結果都要進行檢查和演算.因此，培養良好的學習習慣是防止計算錯誤，提高計算能力的重要途徑。三、培養學生口算能力，切實打好基礎口算是主要靠思維、記憶，直接算出得數的計算方式，它是計算能力的重要組成部分，所以，要提高學生的計算能力必須打好口算的基礎。 1.為了提高學生口算的准確率和速度，我根據學生知識結構，有意識地讓學生記一些特殊數學的組合，如：和是整十、整百的兩個數（73和27，98和2等）；積是整十、整百的兩個數（25×4，125×8等）；這些計算結果的記憶，不但對提高學生的計算準確率有很大的幫助，而且大大地提高了學生的計算速度。 2.每堂課上安排練習。每節數學課視教學內容和學生實際，選擇適當的時間，安排3～5分鍾的口算練習，學生每人准備一個本（口算天天練），這樣長期進行，持之以恆，收到了良好的效果。 3.多種形式變換練。 例如：視算訓練、聽算訓練、搶答口算、口算游戲、「對抗賽」、「接力賽」等等，提高學生的應變能力。四、加強估算教學估算可以培養學生的「數感」，可以引導學生深入理解「運算」，可以幫助學生檢查計算的結果正確與否，運用估算的方法可以對計算的結果做預先定位，快速地確定計算結果的取值范圍，通過計算前的估算和計算後的檢查，可以避免由於粗心大意造成的錯誤。可以讓學生看計算結果的末一位，如個位是3和8，結果的個位相加就肯定是1，相乘就一定是4，如13×26積不可能是兩位數等等. 總之，培養學生的運算能力，應該貫徹在整個小學數學教學的全過程，既要加強對學生基本技能的訓練，同時也要注重對學生的針對性訓練。只要認真鑽研，工作中不斷進行總結和完善，認真挖掘計算題中的能力因素，學生的計算能力一定能得到提高。

❷ 數學期望怎麼求

離散型隨機變數的一切可能的取值xi與對應的概率P(=xi)之積的和稱為的數學期望（設級數絕對收斂），記為E。如果隨機變數只取得有限個值。隨機變數最基本的數學特徵之一。它反映隨機變數平均取值的大小。又稱期望或均值。它是簡單算術平均的一種推廣，類似加權平均。例如某城市有10萬個家庭，沒有孩子的家庭有1000個，有一個孩子的家庭有9萬個，有兩個孩子的家庭有6000個，有3個孩子的家庭有3000個， 則此城市中任一個家庭中孩子的數目是一個隨機變數，記為X，它可取值0，1，2，3，其中取0的概率為0.01，取1的概率為0.9，取2的概率為0.06，取3的概率為0.03，它的數學期望為0×0.01＋1×0.9＋2×0.06＋3×0.03等於1.11，即此城市一個家庭平均有小孩1.11個，用數學式子表示為：E(X)=1.11。 連續型 連續型隨機變數X的概率密度函數為f(x),若積分： 絕對收斂，則稱此積分值為隨機變數X的數學期望，記為： [編輯本段]數學期望的來由 早在17世紀，有一個賭徒向法國著名數學家帕斯卡挑戰，給他出了一道題目，題目是這樣的：甲乙兩個人賭博，他們兩人獲勝的機率相等，比賽規則是先勝三局者為贏家，贏家可以獲得100法郎的獎勵。錄比賽進行到第三局的時候，甲勝了兩局，乙勝了一局，這時由於某些原因中止了比賽，那麼如何分配這100法郎才比較公平？ 用概率論的知識，不難得知，甲獲勝的概率為1/2+(1/2)*(1/2)=3/4，或者分析乙獲勝的概率為(1/2)*(1/2)＝1/4。因此由此引出了甲的期望所得值為100*3/4=75法郎，乙的期望所得值為25法郎。 這個故事裡出現了「期望」這個詞，數學期望由此而來。 [編輯本段]數學期望的定義定義1： 按照定義,離散隨機變數的一切可能取值與其對應的概率P的乘積之和稱為數學期望,記為E.如果隨機變數只取得有限個值:x,、瓜、兀 源自: 擋土牆優化設計與風險決策研究——兼述黃... 《南水北調與水利科技》 2004年 勞道邦,李榮義 來源文章摘要：擋土牆作為一般土建工程的攔土建築物常用在閘壩翼牆和渡槽、倒虹吸的進出口過渡段,它的優化設計問題常被忽視。實際上各類擋土牆間的技術和經濟效益差別是相當大的。而一些工程的現實條件又使一些常用擋土牆呈現出諸多方面局限性。黃壁庄水庫除險加固工程的混凝土生產系統的擋土牆建設在優化設計方面向前邁進了一步,在技術和經濟效益方面取得明顯效果,其經驗可供同類工程建設參考。 定義2： 1 決定可靠性的因素常規的安全系數是根據經驗而選取的,即取材料的強度極限均值(概率理論中稱為數學期望)與工作應力均值(數學期望)之比 [編輯本段]計算隨機變數的數學期望值 在概率論和統計學中，一個離散性隨機變數的期望值（或數學期望、或均值，亦簡稱期望）是試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和。換句話說，期望值是隨機試驗在同樣的機會下重復多次的結果計算出的等同「期望」的平均值。需要注意的是，期望值並不一定等同於常識中的「期望」——「期望值」也許與每一個結果都不相等。（換句話說，期望值是該變數輸出值的平均數。期望值並不一定包含於變數的輸出值集合里。） 單獨數據的數學期望值演算法 對於數學期望的定義是這樣的。數學期望 E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) X1,X2,X3,……,Xn為這幾個數據，p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)為這幾個數據的概率函數。在隨機出現的幾個數據中p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)概率函數就理解為數據X1,X2,X3,……,Xn出現的頻率f(Xi).則： E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) = X1*f1(X1) + X2*f2(X2) + …… + Xn*fn(Xn) 很容易證明E(X)對於這幾個數據來說就是他們的算術平均值。 我們舉個例子，比如說有這么幾個數： 1，1，2，5，2，6，5，8，9，4，8，1 1出現的次數為3次，占所有數據出現次數的3/12,這個3/12就是1所對應的頻率。同理，可以計算出f(2) = 2/12,f(5) = 2/12 , f(6) = 1/12 , f(8) = 2/12 , f(9) = 1/12 , f(4) = 1/12 根據數學期望的定義： E(X) = 1*f(1) + 2*f(2) + 5*f(5) + 6*f(6) + 8*f(8) + 9*f(9) + 4*f(4) = 13/3 所以 E(X) = 13/3, 現在算這些數的算術平均值： Xa = (1+1+2+5+2+6+5+8+9+4+8+1)/12 = 13/3 所以E(X) = Xa = 13/3

❸ 請問這道題的期望要如何求解

第一問的做法如下。注意到：隨機變數Z其實就是矩陣(X_{i,j})的對角線的右上角的三角陣（不含對角線）中所有元素的求和。
由於置換P是被均勻地隨機選取的，所以矩陣(X_{i,j})和(X_{i,j})的轉置是同分布的。從而，我們知道Z的期望是1/2倍的(X_{i,j})中的上下兩個三角陣（都不含對角線）的元素求和的期望。而由於置換的性質，(X_{i,j})的對角線上元素肯定都是0。所以Z的期望是1/2倍的(X_{i,j})中所有元素求和的期望。
由於置換的性質，無論是什麼置換P，其對應的矩陣(X_{i,j})中所有元素求和是n(n-1)/2（從而(X_{i,j})中所有元素求和的期望也是n(n-1)/2），所以Z的期望是n(n-1)/4。
我覺得這個題的第一問可以這么思考：嘗試先把n=2的情形列出來（其實就寫兩個(X_{i,j})矩陣）。如果沒有頭緒，可以嘗試n=3（6個矩陣）。

❹ 幾個單獨數據的數學期望值是怎麼算的

這個很簡單啊，所謂幾個數據的數學期望，就是指這幾個數據的平均值。

對於數學期望的定義是這樣的。數學期望

E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn)

X1,X2,X3,……,Xn為這幾個數據，p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)為這及格數據的概率函數。在隨機出現的及格數據中p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)概率函數就理解為數據X1,X2,X3,……,Xn出現的頻率f(Xi).則：

E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) = X1*f1(X1) + X2*f2(X2) + …… + Xn*fn(Xn)

很容易證明E(X)對於這幾個數據來說就是他們的算術平均值。

我們舉個例子，比如說有這么幾個數：

1，1，2，5，2，6，5，8，9，4，8，1

1出現的次數為3次，占所有數據出現次數的3/12,這個3/12就是1所對應的頻率。同理，可以計算出f(2) = 2/12,f(5) = 2/12 , f(6) = 1/12 , f(8) = 2/12 , f(9) = 1/12 , f(4) = 1/12 根據數學期望的定義：

E(X) = 2*f(2) + 5*f(5) + 6*f(6) + 8*f(8) + 9*f(9) + 4*f(4) = 13/3

所以 E(X) = 13/3,

現在算這些數的算術平均值：

Xa = (1+1+2+5+2+6+5+8+9+4+8+1)/12 = 13/3

所以E(X) = Xa = 13/3

❺ 費畔⒘的數學期望怎麼求

設取球的次數為x.由題意可知x的所有取值有23456(這里為下面解釋一下,我們在解這個題目的時候要想到,無論抽多少次,抽到的球里一定只有兩次黑球,而且最後一次一定是黑球.打個比方,如果x=5的話,那麼第五個球一定是黑球,前面4個球是任意排列的.那麼思路清楚了,就可以開始解題.解題需要排列組合的知識,我看你應該是高二或者高三的理科生,應該會.)(PS,比如A22這個第一個2是下標,第二個是上標,湊合著看,你可以翻譯在一張紙上.)P(x=2)=C(21)/A(62)=2/30P(x=3)=C(21)C(41)A(22)/A(63)=16/120P(x=4)=C(21)C(42)A(33)/A(64)=72/360P(x=5)=C(21)C(43)A(44)/A(65)=192/720P(x=6)=C(21)C(44)A(55)/A(66)=240/720有:(分布列.,自己畫吧..)∴Ex=2*2/30+3*16/120+4*72/360+5*192/720+6*240/720=14/3.(*是乘)

❻ 數學期望和分布列怎麼求呢

1、只要把分布列表格中的數字，每一列相乘再相加，即可。

2、如果X是離散型隨機變數，它的全部可能取值是a1,a2,…，an,…,取這些值的相應概率是p1，p2，…，pn，…，則其數學期望E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)+…；

均勻分布的期望：均勻分布的期望是取值區間[a,b]的中點(a+b)/2。

均勻分布的方差：var(x)=E[X²]-(E[X])²。

(6)排列三的數學期望怎麼求擴展閱讀：

用概率論的知識，不難得知，甲獲勝的可能性大，乙獲勝的可能性小。

因為甲輸掉後兩局的可能性只有(1/2)×(1/2）=1/4，也就是說甲贏得後兩局或後兩局中任意贏一局的概率為1－(1/4)=3/4，甲有75%的期望獲得100法郎；

而乙期望贏得100法郎就得在後兩局均擊敗甲，乙連續贏得後兩局的概率為(1/2)*(1/2)=1/4，即乙有25%的期望獲得100法郎獎金。

可見，雖然不能再進行比賽，但依據上述可能性推斷，甲乙雙方最終勝利的客觀期望分別為75%和25%，因此甲應分得獎金的100*75%=75(法郎)，乙應分得獎金的的100×25%=25(法郎)。這個故事裡出現了「期望」這個詞，數學期望由此而來。

❼ 數學期望怎麼算

數學期望求解的方法是：X是離散型隨機變數，其全部可能取值是a1，a2，a3等到an取這些值的相應概率是p1，p2，p3等到pn，則其數學期望E(X)=(a1)*(p1)+(a2)*(p2)+…+(an)*(pn)。在概率論和統計學中，數學期望是試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和。也是最基本的數學特徵之一。它反映隨機變數平均取值的大小。需要注意的是，期望值並不一定等同於常識中的「期望」——「期望值」也許與每一個結果都不相等。期望值是該變數輸出值的平均數。期望值並不一定包含於變數的輸出值集合里。大數定律規定，隨著重復次數接近無窮大，數值的算術平均值幾乎肯定地收斂於期望值。

❽ 數學期望的計算公式，具體怎麼計算

公式主要為：

性質3和性質4可以推到到任意有限個相互獨立的隨機變數之和或之積的情況。

參考資料：數學期望-網路