数学期望与概率区别 期望简单的说就是平均值，在概率学中出现我们就把它叫做了期望，期望=总和/n概率是在特定的范围中出现的次数与总数的比：P（a）=出现的次数/总数
数学期望和算术平均的关系 算术平均是来自样本的，是近似的；数学期望是母体的，是精确的。1、期望是个确定的数，是根据概率分布百得到的。不管进不进行实验，期望都可以求出来。数学期望，又称为均值，即\"随机变量取值的平均值\"之意，这个平均是指以概率为权的加权平均。2、平均数（mean），是做多次实验之后，总度和的平均数。扩展资料：算数平均的特点1、算术平均数是一个良好的集中量数，具有反应灵敏、确定严密、简明易解、计算简单、适合进一步演算和较小受抽样变化的影响等优点。2、算术平均数易受极端数据的影响，这是因为平均数反应灵敏，每个数据的或回大或小的变化都会影响到最终结果。数学期望的性质：1、设X是随机变量，C是常数，则E（答CX）=CE（X）。2、设X，Y是任意两个随机变量，则有E（X+Y）=E（X）+E（Y）。3、设X，Y是相互独立的随机变量，则有E（XY）=E（X）E（Y）。4、设C为常数，则E（C）=C。参考资料来源：-数学期望参考资料来源：-算数平均数
求高手指点一下：条件概率和条件数学期望的关系 甲乙两队进行一场排球比赛，根据以往的经验，单局比赛甲队胜乙队的概率为0.6，五局三胜，又各局比赛相互无影响，用X表示比赛的场数，求X的概率分布和数学期望
数学期望和方差的关系？ 方差2113=E(x2)-E(x)2，E(X)是数学期望5261。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期4102望）是试验中每1653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。扩展资料：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。
数学问题 没有直接关系 方差是对于调查的数据资料进行的分析，分析数据波动的大小，数学期望相当与平均数，(X-EX)表示偏差，取平均偏差，就是方差，所以第一个公式是定义式。DX=EX^2。
数学概率所有的公式 以及数学期望和方差的关系公式 最好有图文或手写 这样可以吗
数学期望与方差的关系 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：安然无恙203714第3章随机变量的数字特征学习目的与要求：本章主要讨论随机变量的数字特征，概率分布全面地描述随机变量取值的统计规律性，而数字特征则描述这种统计规律性的某些重要特征。本章总的要求是：理解期望与方差的概念，掌握期望与方差的性质与计算，会计算随机变量函数的期望；掌握两点分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布的期望与方差；了解协方差、相关系数的概念和性质，会求相关系数，知道矩与协方差阵的概念及求法。重点内容是：期望、方差、协方差的计算，随机变量函数的数字期望；难点内容是：随机变量函数的数学期望。3.1数学期望与方差3.2协方差、相关系数、协方差矩阵3.3条件数学期望与回归3.4特征函数及其性质3.1数学期望与方差1.随机变量的期望1）离散型随机变量的期望设离散型随机变量的分布律为，则的数学期望（简称均值或期望）为。2）连续型随机变量的期望设连续型随机变量的概率密度为，则随机变量的数学期望（或称期望或均值），记为，即。连续型随机变量函数的数学期望设为连续型随机变量，其概率密度为，又随机变量，则。3）二维随机变量函数的期望若为离散型随机变量，若。
