A. 期望和方差怎麼求
期望公式:
(1)統計學中數學期望值怎麼計算公式擴展閱讀:
在概率論和統計方差衡量隨機變數或一組數據時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望(即均值)之間的偏離程度。
統計中的方差(樣本方差)是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。在許多實際問題中,研究方差即偏離程度有著重要意義。
方差刻畫了隨機變數的取值對於其數學期望的離散程度。(標准差、方差越大,離散程度越大)
若X的取值比較集中,則方差D(X)較小,若X的取值比較分散,則方差D(X)較大。因此,D(X)是刻畫X取值分散程度的一個量,它是衡量取值分散程度的一個尺度。
B. 數學期望值的公式
原始數據:x1,x2,...,xn
x 的數學期望: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)還等於: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 - (Ex)² (3)
C. 高中數學期望與方差公式有哪些
數學期望和方差公式有:DX=E(X)^2-(EX)^2;EX=1/P,DX=p^2/q;EX=np,DX=np(1-p)等等。
對於2項分布(例子:在n次試驗中有K次成功,每次成功概率為P,其分布列求數學期望和方差)有EX=np,DX=np(1-p)。
n為試驗次數 p為成功的概率。
對於幾何分布(每次試驗成功概率為P,一直試驗到成功為止)有EX=1/P,DX=p^2/q。
還有任何分布列都通用的。
DX=E(X)^2-(EX)^2。
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。
高中數學期望與方差公式應用:
1)隨機炒股。
隨機炒股也就是閉著眼睛在股市中挑一隻股票,並且假設止損和止盈線都為10%,因為是隨機選股,那麼勝率=敗率,由於印花稅、傭金和手續費的存在,勝率=敗率<50%,最後的數學期望一定為負,可見隨機炒股,長期的後果,必輸無疑。
2)趨勢炒股。
趨勢炒股是建立在慣性理論上的,勝率跟經驗有很大關系,基本上平均勝率可以假定為60%,則敗率為40%,一般趨勢投資者本著賺點就跑,虧了套死不賣的原則,如漲10%止盈,跌50%止損,數學期望為EP=60%*10%-40%*50%=-0.14,必輸無疑。
D. 期望值公式
離散型隨機變數X的取值為
(4)統計學中數學期望值怎麼計算公式擴展閱讀:
數學期望的來歷:
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: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,一共進行五局,贏家可以獲得100法郎的獎勵。
當比賽進行到第四局的時候,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。
E. 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。
F. 數學裡面期望值是什麼怎麼算
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。
期望值計算:
(6)統計學中數學期望值怎麼計算公式擴展閱讀:
期望值學術解釋:
1.期望值是指人們對所實現的目標主觀上的一種估計;
2.期望值是指人們對自己的行為和努力能否導致所企求之結果的主觀估計,即根據個體經驗判斷實現其目標可能性的大小;
3.期望值是指對某種激勵效能的預測;
4.期望值是指社會大眾對處在某一社會地位、角色的個人或階層所應當具有的道德水準和人生觀、價值觀的全部內涵的一種主觀願望。
期望的來源:
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: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,一共進行五局,贏家可以獲得100法郎的獎勵。當比賽進行到第四局的時候,甲勝了兩局,乙勝了一局,這時由於某些原因中止了比賽,分配這100法郎:
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。
G. 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
H. 什麼是數學期望如何計算
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。
計算公式:
1、離散型:
離散型隨機變數X的取值為X1、X2、X3……Xn,p(X1)、p(X2)、p(X3)……p(Xn)、為X對應取值的概率,可理解為數據X1、X2、X3……Xn出現的頻率高f(Xi),則:
I. 數學期望的公式是什麼
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為這離散型隨機變數,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(Xn).
(9)統計學中數學期望值怎麼計算公式擴展閱讀
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。
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。
離散型隨機變數與連續型隨機變數都是由隨機變數取值范圍(取值)確定。
J. 求期望的公式
數學期望的公式有兩個,分別是:E(aX+bY)=aE(x)+bE(y)E(aX+bY)=aE(x)+bE(y)和(XY)=E(X)+E(Y)E(XY)=E(X)+E(Y)。
在概率論和統計學中,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,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。