数学期望与方差表示什么

❶ 数学期望的作用是什么方差的作用是什么

在概率论和统计学中，数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。

需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

(1)数学期望与方差表示什么扩展阅读：

变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数，因而k是离散型随机变量。

如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0,15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等，因而称这随机变量是连续型随机变量。

❷ 期望和方差怎么求

期望公式：

(2)数学期望与方差表示什么扩展阅读：

在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）

若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。

❸ 两点分布的期望和方差是什么

两点分布期望：Ex=p。方差：Dx=p（1-p）。

正态分布的期望和方差:求期望:ξ，期望:Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn。方差;s²，方差公式:s²=1/n[(x1-x)²+(x2-x)²+……+(xn-x)²](x上有“-”)。

正态分布：

正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

方差：

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

❹ 数学期望和方差的关系

方差=E(x²)-E(x)²，E(X)是数学期望。

在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。

方差在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。这就是将各个误差将之平方，相加之后再除以总数，透过这样的方式来算出各个数据分布、零散的程度。

(4)数学期望与方差表示什么扩展阅读：

期望值像是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能状态平均的结果，便基本上等同“期望值”所期望的数。期望值可能与每一个结果都不相等。换句话说，期望值是该变量输出值的加权平均。期望值并不一定包含于其分布值域，也并不一定等于值域平均值。

赌博是期望值的一种常见应用。例如，美国的轮盘中常用的轮盘上有38个数字，每一个数字被选中的概率都是相等的。赌注一般押在其中某一个数字上，如果轮盘的输出值和这个数字相等，那么下赌者可以获得相当于赌注35倍的奖金（原注不包含在内），若输出值和下压数字不同，则赌注就输掉了。

考虑到38种所有的可能结果，然后这里我们的设定的期望目标是“赢钱”，则因此，讨论赢或输两种预想状态的话，以1美元赌注押一个数字上，则获利的期望值为：赢的“概率38分之1，能获得35元”，加上“输1元的情况37种”，结果约等于-0.0526美元。也就是说，平均起来每赌1美元就会输掉0.0526美元，即美式轮盘以1美元作赌注的期望值为负0.0526美元。

❺ 期望和方差

期望值:
随机变量的各个取值，以相应的概率为权数的加权平均数，叫做随机变量的期望值（数学期望或均值），它反映随机变量取值的平均化。

标准速记变量离散程度的量数，最常用的是方差和标准差。

方差：表示随机变量与期望值之间离散程度的一个量，它是离差平方的平均数。

❻ 随机变量的期望和方差是什么

一、随机变量的期望分为离散情形和连续情形：

1、离散型（discrete）随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。

2、连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。

二、离散型随机变量的方差：

D(X) = E{[X - E(X)]^2}.(1)=E(X^2) - (EX)^2.(2)。

（1）式是方差的离差表示法。

（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。

概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。

随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。

❼ 概率论 数学期望与方差

1. 概率论是研究随机变量，随机事件，随机函数，随机过程等理论方法和统计规律的一门科学，在科学研究和国民经济中发挥越来越重要的作用。掌握好这门科学并能灵活运用就可以做许多许多工作！下面提一个问题：

2. 对一个参数 x 测量 n次，得到 n个数据：x₁，x₂，. . . , xₙ。对 n个数据如何处理得到一个

   具有某种精度意义的统计量。为此构造一个均方误差：

3. 均方误差 : Q(μ)= (1/n)Σ(i=1->n) (xᵢ-μ)² 为使均方误差Q(μ)取极小的μ值就作为参数

   x的估计值，它就被称之为数学期望 :

   dQ(μ)/dμ = (2/n)Σ(i=1->n) (xᵢ-μ)=0

   从中解出： μ = (1/n)Σ(i=1->n) xᵢ

   它就是所说的数学期望：E(x) =μ ----- 用它代表参数 x测量值可期望均方误为最小。

4. 方差： σ² =(1/n)Σ(i=1->n) (xᵢ-μ)²

5. 变异系数： v = σ/μ ------- 用于不同物理量间分散度的比较！