根据分布列如何求数学期望

⑴ 已知超几何分布概率分布列，怎么求数学期望

数学期望就是分布列里的每个X与对应概率相乘，将所有乘的的积相加，和就是啦。

⑵ 数学期望怎么求

求解“数学期望”主要有两种方法：

1. 只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 即可。

2. 如果X是离散型随机变量，它的全部可能取值是a1,a2,…，an,…,取这些值的相应概率是p1,p2…,pn,…,则其数学期望E(X)=(a1)*(p1)+(a2)*(p2)+…+(an)*(pn)+…；

3. 如果X是连续型随机变量，其概率密度函数是p(x)，则X的数学期望E(X)等于
   函数xp(x)在区间(-∞，+∞）上的积分。

⑶ 数学期望和分布列怎么求呢

1、只要把分布列表格中的数字，每一列相乘再相加，即可。
2、如果X是离散型随机变量，它的全部可能取值是a1,a2,…，an,…,取这些值的相应概率是p1，p2，…，pn，…，则其数学期望E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)+…；
均匀分布的期望：均匀分布的期望是取值区间[a,b]的中点(a+b)/2。
均匀分布的方差：var(x)=E[X²]-(E[X])²。
(3)根据分布列如何求数学期望扩展阅读：
用概率论的知识，不难得知，甲获胜的可能性大，乙获胜的可能性小。
因为甲输掉后两局的可能性只有(1/2)×(1/2）=1/4，也就是说甲赢得后两局或后两局中任意赢一局的概率为1－(1/4)=3/4，甲有75%的期望获得100法郎；
而乙期望赢得100法郎就得在后两局均击败甲，乙连续赢得后两局的概率为(1/2)*(1/2)=1/4，即乙有25%的期望获得100法郎奖金。
可见，虽然不能再进行比赛，但依据上述可能性推断，甲乙双方最终胜利的客观期望分别为75%和25%，因此甲应分得奖金的100*75%=75(法郎)，乙应分得奖金的的100×25%=25(法郎)。这个故事里出现了“期望”这个词，数学期望由此而来。
参考资料来源：网络-分布列
参考资料来源：网络-数学期望

⑷ 求数学期望

求解“数学期望”主要有两种方法：只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 即可。如果X是离散型随机变量，它的全部可能取值是a1,a2,…，an,…,取这些值的相应概率是p1,p2…,pn,…,则其数学期望E(X)=(a1)*(p1)+(a2)*(p2)+…+(an)*(pn)+…；如果X是连续型随机变量，其概率密度函数是p(x)，则X的数学期望E(X)等于 函数xp(x)在区间(-∞，+∞）上的积分。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。

⑸ 怎么求分布列和数学期望

二项分布b（n，p） EX=np Var=np(1-p)
泊松分布P（λ） EX=λ Var=λ
负二项分布Nb(r,p) EX=r/p Var=r(1-p)/(p^2)
指数分布Exp（λ） EX=1/λ Var=1/λ
正态分布N（μ，σ^2） EX=μ Var=σ^2
均匀分布U（a，b） EX=（a+b）/2 Var=[（b-a）^2]/12
数学期望E（X)是一个常数，还有E（a+b)=E（a）+E（b)
可能是要知道这个: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 根据分布函数求数学期望

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。

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。

数学期望：

在概率论和统计学中，数学期望作为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。

⑺ 数学期望的计算公式，具体怎么计算

公式主要为：

性质3和性质4可以推到到任意有限个相互独立的随机变量之和或之积的情况。

参考资料：数学期望-网络