⑴ 数学期望E(x)和D(X)怎么求
数学期望为设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差,而σ(X)=D(X)^0.5(与X有相同的量纲)称为标准差(或方差)。
期望就是一种均数,可以类似理解为加权平均数,x相应的概率就是它的权,所以ex就为各个xi×pi的和。dx就是一种方差,即是x偏差的加权平均,各个(xi-ex)的平方再乘以相应的pi之总和。dx与ex之间还有一个技巧公式需要记住,就是dx=e(x的平方)-(ex)的平方。
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。
大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。
⑵ 数学里面期望值是什么怎么算
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。
期望值计算:
(2)数学期望怎么求扩展阅读:
期望值学术解释:
1.期望值是指人们对所实现的目标主观上的一种估计;
2.期望值是指人们对自己的行为和努力能否导致所企求之结果的主观估计,即根据个体经验判断实现其目标可能性的大小;
3.期望值是指对某种激励效能的预测;
4.期望值是指社会大众对处在某一社会地位、角色的个人或阶层所应当具有的道德水准和人生观、价值观的全部内涵的一种主观愿望。
期望的来源:
在17世纪,有一个赌徒向法国着名数学家帕斯卡挑战,给他出了一道题目:甲乙两个人赌博,他们两人获胜的机率相等,比赛规则是先胜三局者为赢家,一共进行五局,赢家可以获得100法郎的奖励。当比赛进行到第四局的时候,甲胜了两局,乙胜了一局,这时由于某些原因中止了比赛,分配这100法郎:
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。
⑶ 数学期望怎么求
鱼竿没有18调,通常只有55,46,37,28,19,调性对应非常软,软调,硬调,超硬调,极硬调。
这里的调指鱼竿的调性,说白了就是鱼竿的弯曲度。28调可以这样理解,就是把鱼竿长度分成10份,在鱼竿受力的情况下只有竿稍前部十分之二的部分弯曲,其余十分之八的部分不弯曲或者轻微弯曲。
现在国产竿与进口竿从质量上区别不是较大,而且现市售竿基本上都是合资竿多,所以,无论在那垂钓,建议选购超硬钓竿。因超硬钓竿的提竿反映速度明显快,中鱼率高,上鱼方便,不会因竿软而难提上岸来,节数少,轻。
钓竿的另一重要属性:硬度。影响一支钓竿硬度的因素大约有材料,也就是碳布本身的抗拉强度、钓竿总体的直径大小。可以说碳布等级高,直径较大的钓竿硬度相对会高,相对的,碳布等级低,直径又较小的钓竿硬度相对就会低。
钓竿还有一项非常重要的属性,那就是抗折性,也就是俗话说的结实与否,与钓竿的“硬度”无关,但被“调性”影响着,非常硬的钓竿比如高标号的战斗竿反而容易折,那是因为他们通常是“先调”竿,受力点集中在竿稍一点上,没有缓冲余地,可以说完全是竿梢在同鱼较量。
(3)数学期望怎么求扩展阅读:
鱼竿的作用分为以下四点:
1、利用费力杠杆消耗鱼的体力,并确保鱼唇不破,鱼不脱钩。
2、利用弹性控制钓到的鱼的爆发力,衰减鱼的力量,一方面用以保护手,另一方面可以起到保护鱼竿,避免断竿断线。
3
、与钓线的长度结合,改变钓点到岸边的距离。
4、把鱼从钓点拉到水边,以获得钓获量。
参考资料来源:搜狗网络-鱼竿
⑷ 数学期望 怎么算
数学期望也就是求平均值,它通过样本的平均情况来反映整体!
⑸ 数学期望E(XY)怎么计算
如果X、Y独立,则:E(XY)=E(X)*E(Y)。
如果不独立,可以用定义计算:先求出X、Y的联合概率密度,再用定义。
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)。
离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定
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。
⑹ 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
⑺ 几个单独数据的数学期望值是怎么算的
这个很简单啊,所谓几个数据的数学期望,就是指这几个数据的平均值。
对于数学期望的定义是这样的。数学期望
E(X)
=
X1*p(X1)
+
X2*p(X2)
+
……
+
Xn*p(Xn)
X1,X2,X3,……,Xn为这几个数据,p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)为这及格数据的概率函数。在随机出现的及格数据中p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)概率函数就理解为数据X1,X2,X3,……,Xn出现的频率f(Xi).则:
E(X)
=
X1*p(X1)
+
X2*p(X2)
+
……
+
Xn*p(Xn)
=
X1*f1(X1)
+
X2*f2(X2)
+
……
+
Xn*fn(Xn)
很容易证明E(X)对于这几个数据来说就是他们的算术平均值。
我们举个例子,比如说有这么几个数:
1,1,2,5,2,6,5,8,9,4,8,1
1出现的次数为3次,占所有数据出现次数的3/12,这个3/12就是1所对应的频率。同理,可以计算出f(2)
=
2/12,f(5)
=
2/12
,
f(6)
=
1/12
,
f(8)
=
2/12
,
f(9)
=
1/12
,
f(4)
=
1/12
根据数学期望的定义:
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,
现在算这些数的算术平均值:
Xa
=
(1+1+2+5+2+6+5+8+9+4+8+1)/12
=
13/3
所以E(X)
=
Xa
=
13/3
⑻ 数学期望怎么求
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。
⑼ 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。
(9)数学期望怎么求扩展阅读:
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。
⑽ 数学期望怎么算
数学期望求解的方法是:X是离散型随机变量,其全部可能取值是a1,a2,a3等到an取这些值的相应概率是p1,p2,p3等到pn,则其数学期望E(X)=(a1)*(p1)+(a2)*(p2)+…+(an)*(pn)。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。也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。大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。