根據分布列如何求數學期望

⑴ 已知超幾何分布概率分布列，怎麼求數學期望

數學期望就是分布列里的每個X與對應概率相乘，將所有乘的的積相加，和就是啦。

⑵ 數學期望怎麼求

求解「數學期望」主要有兩種方法：

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)+…；

3. 如果X是連續型隨機變數，其概率密度函數是p(x)，則X的數學期望E(X)等於
   函數xp(x)在區間(-∞，+∞）上的積分。

⑶ 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。
(3)根據分布列如何求數學期望擴展閱讀：
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。
參考資料來源：網路-分布列
參考資料來源：網路-數學期望

⑷ 求數學期望

求解「數學期望」主要有兩種方法：只要把分布列表格中的數字 每一列相乘再相加 即可。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)+…；如果X是連續型隨機變數，其概率密度函數是p(x)，則X的數學期望E(X)等於 函數xp(x)在區間(-∞，+∞）上的積分。在概率論和統計學中，數學期望(mean)（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，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。

⑸ 怎麼求分布列和數學期望

二項分布b（n，p） EX=np Var=np(1-p)
泊松分布P（λ） EX=λ Var=λ
負二項分布Nb(r,p) EX=r/p Var=r(1-p)/(p^2)
指數分布Exp（λ） EX=1/λ Var=1/λ
正態分布N（μ，σ^2） EX=μ Var=σ^2
均勻分布U（a，b） EX=（a+b）/2 Var=[（b-a）^2]/12
數學期望E（X)是一個常數，還有E（a+b)=E（a）+E（b)
可能是要知道這個:E[(X-E(X))^2]=E[X^2-2*E(X)*X+(E(X))^2]
=E(X^2)-2*E(X)*E(X)+[E(X)]^2
=E(X^2)-[E(X)]^2

⑹ 根據分布函數求數學期望

如果變數可以在某個區間內取任一實數，即變數的取值可以是連續的，這隨機變數就稱為連續型隨機變數。例如，公共汽車每15分鍾一班，某人在站台等車時間x是個隨機變數，x的取值范圍是[0,15），它是一個區間，從理論上說在這個區間內可取任一實數3.5、無理數等，因而稱這隨機變數是連續型隨機變數。

變數取值只能取離散型的自然數，就是離散型隨機變數。例如，一次擲20個硬幣，k個硬幣正面朝上，k是隨機變數。k的取值只能是自然數0，1，2，…，20，而不能取小數3.5、無理數，因而k是離散型隨機變數。

數學期望：

在概率論和統計學中，數學期望作為試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和，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。

⑺ 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