數學期望中EX中的X代表什麼

『壹』 數學期望中E(XY)表示什麼意思呢，求解答

數學期望中E(XY)表示xy相乘的數學期望。

首先x，y都是隨便變數，E（x）表示x的「平均」，即數學期望，而現在相當於把xy看成一個數（x，y各自隨機取值），然後求（不妨設z=xy），也就是E(Z)=E(XY)。

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。

(1)數學期望中EX中的X代表什麼擴展閱讀：

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。

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√20，因而k是離散型隨機變數。

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√20等，因而稱這隨機變數是連續型隨機變數

『貳』 數學ex是什麼意思

e是自然率，ln是以自然率為底的對數，這個沒法舉例。lne^n=n
e=(1+1/x)^x，x→∞

就是他們是多少。

他們和log的關系。如何轉換。

『叄』 期望的期望是什麼意思詳解是什麼我感覺E（x）＝μ，為什麼E（x的平均值）＝μ

期望意思是指人們對某樣東西的提前勾畫出的一種標准，達到了這個標准就是達到了期望值。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。

對於EX來說，X是單次抽出一個數據，然後求期望。

對於EX拔來說，X拔是單次抽出n個數據，然後求 平均值(不是期望)，然後再對平均值求期望。

至於為什麼 EX=EX拔，這不是由定義顯然的，而是一個定理，是要證的。

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。

大數定律表明，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。

『肆』 數學期望，E(X)和E(X^2)有什麼區別，什麼意思，

區別：

1、數值不同E（X）=E（X），而E（X^2）=D（X）+E（X）*E（X）。

2、代表的意義不同，E（X）表示X的期望，而E（X^2）表示的是X^2的期望。

3、求解的方法不同，E（X^2）的求解為x^2乘以密度函數求積分，E（X）的求解為x乘以概率密度然後求積分。

當數據分布比較分散（即數據在平均數附近波動較大）時，各個數據與平均數的差的平方和較大，方差就較大；當數據分布比較集中時，各個數據與平均數的差的平方和較小。因此方差越大，數據的波動越大；方差越小，數據的波動就越小。

參考資料來源：網路-數學期望

參考資料來源：網路-方差

『伍』 概率論里的EX DX分別表示什麼

D(X)指方差，E（x）指期望。
E(X)說簡單點就是平均值，具體做法是求和然後除以數量。
D(X)就是個體偏離期望的差，再對這個差值進行的平方，最後求這些平方的期望。具體操作是，（個體－期望），然後平方，再對這些平方值求平均值.
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
親，如果我的回答對您有幫助，請賜個好評吧。謝謝！

『陸』 x-ex是什麼意思

x-ex是什麼意思，EX是隨機變數X的數學期望，可以理解為X的平均取值，|X-EX|大小可以描述X取值的分散程度，因為有絕對值記號，這會使我們進行解析處理的時候感到麻煩，所以我們用它的平方(X-EX)^2代替|X-EX|來描述X取值的分散程度，但是(X-EX)^2仍然是隨機變數，它的取值還依賴於試驗，因而我們用它的數學期望E(X-EX)^2代替它，E(X-EX)^2僅依賴於隨機變數X，而與隨機試驗無關，這就是方差的由來。

『柒』 數學期望E(x)和D(X)怎麼求

數學期望為設X是一個隨機變數，若E{[X-E(X)]^2}存在，則稱E{[X-E(X)]^2}為X的方差，記為D(X),Var(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}稱為方差，而σ(X)=D(X)^0.5（與X有相同的量綱）稱為標准差（或方差）。

期望就是一種均數，可以類似理解為加權平均數，x相應的概率就是它的權，所以ex就為各個xi×pi的和。dx就是一種方差，即是x偏差的加權平均，各個(xi-ex)的平方再乘以相應的pi之總和。dx與ex之間還有一個技巧公式需要記住，就是dx=e(x的平方)-(ex)的平方。

(7)數學期望中EX中的X代表什麼擴展閱讀

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。

『捌』 概率論里的EX DX分別表示什麼

D（X）指方差，E（X）指期望。

方差是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。

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。

方差與期望相互聯系的計算公式如下：

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

(8)數學期望中EX中的X代表什麼擴展閱讀：

對於連續型隨機變數X，若其定義域為（a，b），概率密度函數為f（x），連續型隨機變數X方差計算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。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。

『玖』 x與ex的關系

數值的關系。x與ex就是數值的關系，x是實際的實驗測量，反應的是這次實驗的真實情況的，而ex是數學期望，就是理論的數值，可以理論分析得到數據。

『拾』 指數分布e(x)什麼意思

指數分布e(x)是期望值的意思。

比方說：如果你平均每個小時接到2次電話，那麼你預期等待每一次電話的時間是半個小時。

這個期望值就是用e(x)來表示的。

一般的說，一個隨機變數的函數的期望值並不等於這個隨機變數的期望值的函數。

在一般情況下，兩個隨機變數的積的期望值不等於這兩個隨機變數的期望值的積。特殊情況是當這兩個隨機變數是相互獨立的時候（也就是說一個隨機變數的輸出不會影響另一個隨機變數的輸出）。

在概率理論和統計學中，指數分布（也稱為負指數分布）是描述泊松過程中的事件之間的時間的概率分布，即事件以恆定平均速率連續且獨立地發生的過程。

這是伽馬分布的一個特殊情況。 它是幾何分布的連續模擬，它具有無記憶的關鍵性質。 除了用於分析泊松過程外，還可以在其他各種環境中找到。

指數分布與分布指數族的分類不同，後者是包含指數分布作為其成員之一的大類概率分布，也包括正態分布，二項分布，伽馬分布，泊松分布等等。

指數函數的一個重要特徵是無記憶性（Memoryless Property，又稱遺失記憶性）。這表示如果一個隨機變數呈指數分布，當s,t>0時有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。

即：如果T是某一元件的壽命，已知元件使用了t小時，它總共使用至少s+t小時的條件概率，與從開始使用時算起它使用至少s小時的概率相等。