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數學期望怎麼求

發布時間:2022-05-01 14:18:52

⑴ 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。

(1)數學期望怎麼求擴展閱讀

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。

⑵ 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:

(2)數學期望怎麼求擴展閱讀:

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。

⑶ 數學期望怎麼求

魚竿沒有18調,通常只有55,46,37,28,19,調性對應非常軟,軟調,硬調,超硬調,極硬調。

這里的調指魚竿的調性,說白了就是魚竿的彎曲度。28調可以這樣理解,就是把魚竿長度分成10份,在魚竿受力的情況下只有竿稍前部十分之二的部分彎曲,其餘十分之八的部分不彎曲或者輕微彎曲。
現在國產竿與進口竿從質量上區別不是較大,而且現市售竿基本上都是合資竿多,所以,無論在那垂釣,建議選購超硬釣竿。因超硬釣竿的提竿反映速度明顯快,中魚率高,上魚方便,不會因竿軟而難提上岸來,節數少,輕。
釣竿的另一重要屬性:硬度。影響一支釣竿硬度的因素大約有材料,也就是碳布本身的抗拉強度、釣竿總體的直徑大小。可以說碳布等級高,直徑較大的釣竿硬度相對會高,相對的,碳布等級低,直徑又較小的釣竿硬度相對就會低。
釣竿還有一項非常重要的屬性,那就是抗折性,也就是俗話說的結實與否,與釣竿的「硬度」無關,但被「調性」影響著,非常硬的釣竿比如高標號的戰斗竿反而容易折,那是因為他們通常是「先調」竿,受力點集中在竿稍一點上,沒有緩沖餘地,可以說完全是竿梢在同魚較量。

(3)數學期望怎麼求擴展閱讀:
魚竿的作用分為以下四點:
1、利用費力杠桿消耗魚的體力,並確保魚唇不破,魚不脫鉤。
2、利用彈性控制釣到的魚的爆發力,衰減魚的力量,一方面用以保護手,另一方面可以起到保護魚竿,避免斷竿斷線。
3
、與釣線的長度結合,改變釣點到岸邊的距離。
4、把魚從釣點拉到水邊,以獲得釣獲量。
參考資料來源:搜狗網路-魚竿

⑷ 數學期望 怎麼算

數學期望也就是求平均值,它通過樣本的平均情況來反映整體!

⑸ 數學期望E(XY)怎麼計算

如果X、Y獨立,則:E(XY)=E(X)*E(Y)。

如果不獨立,可以用定義計算:先求出X、Y的聯合概率密度,再用定義。

或者先求出Cov(x,y)再用公式 Cov(X,Y)=E(XY)--E(X)*E(Y)。

D(X±Y)=D(X)+D(Y)±2*Cov(X,Y)。

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,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、無理數等,因而稱這隨機變數是連續型隨機變數。

⑹ 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

⑺ 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

⑻ 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。

⑼ 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。


(9)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。

⑽ 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。

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