数学期望的意义是什么? 先上总结,期望是基于概率基础的,是对未知的预期。TZ应该分清楚一次的实际结果和你预期的结果两者的区别。以离散情况为例。[公式]你首先是已知在每一状态[公式]下的取值[公式一句话,均值是随机变量,随机变量,随机变量(具有概率特性)!(重要的话说三遍),期望是常数,是常数,是常数(不具有概率特性)!(这两个完全是两码事,楼里有些回答自己都没搞清楚)随机变量只是“事件”到“实数”的一个映射,如楼主,我也可以说正面=5,背面=7,这样期望就是6,因为事件具有概率性,故随机变量具有概率性。方差是随机变量到期望值距离的期望,随机变量最有可能落在“期望值”附近,不信你算算D(X)=1(D(X)=E((X-E(X))^2)和E((X-1)^2)=2和E((X+1)^2)=2。不管你信不信,从数学上讲,老子就是最有可能取值为0。这也说明了根据数学期望做决策也存在一定的不合理的因素。观测n个的随机变量Xi(i=1,2,.,n)(观测n次),n次观测值的平均值依概率收敛于n个随机变量期望的均值(大数定律)。n个随机变量和的分布的极限分布是正态分布(中心极限定理)。以及概率[公式]。然后你才能推断出期望。而概率在大多出情况下是由频数近似而来的。频数就是在事件发生的次数/实验的总次数。在。
数学期望的性质有哪些?
数学期望的含义 最低0.27元开通文库会员,查看完整内容>;原发布者:儒雅的其它昵称1数学期望定义:设离散型随机变量X的分布律为xkpkk1P{Xxkpk,k1,2,.如果级数xkpk绝对收敛,则称xkpk的和为X的数学期k1k1望,记为E(X).即E(X)xkpk.k1xf(x)dx设连续型随机变量X的概率密度为f(x),如果积分xf(x)dx绝对收敛,则称xf(x)dx的值为X的数学期望,记为E(X).即E(X)xf(x)dx.注:数学期望是最基本的数字特征,数学期望是能够体现随机变量取值的平均数,数学期望简称期望,又称为均值。二、一维随机变量的函数7a686964616fe4b893e5b19e31333433623763的数学期望[X,E(g(X))?定理:设X是随机变量,Yg(X),g是连续函数.1).X是离散型随机变量,P{Xxkpk,k1,2,.若g(xk)pk绝对收敛,则有k1E(Y)E[g(X)]g(xk)pk.k12).X是连续型随机变量,概率密度为f(x),若g(x)f(x)dx绝对收敛,则有E(Y)E[g(X)]g(x)f(x)dx(证明超过范围,略)说明:在已知Y是X的连续函数前提下,当我们求E(Y)时不必知道Y的分布,只需知道X的分布就可以了.三、二维随机变量函数的数学期望定理:设(X,Y)是随机变量,Zg(X,Y),g是连续函数.1).(X,Y)是离散型随机变量,P{Xxi,Yyjpij,i,j
“数学期望”指的是什么? 数学期望是一种重要2113的数字特5261征,它反映随机变量平均取值4102的大小,是试验中每次可1653能结果的概率乘以其结果的总和。这里的“期望”一词来源于赌博,大概意思是当下注时,期望赢得多少钱。以大数据眼光看问题体现了数学期望中的大量试验出规律,不能光看眼前或特例,对一种现象不能过早下结论,要多听、多看从而获得拿个隐藏在背后的规律;以大概率眼看光问题对应数学期望中的概率加权,大概率对应的取值对最后之结果影响大,所以当有了一个目标,为了实现它,就要找一条实现起来概率最大的路径。扩展资料应用:1)随机炒股随机炒股也就是闭着眼睛在股市中挑一只股票,并且假设止损和止盈线都为10%,因为是随机选股,那么胜率=败率,由于印花税、佣金和手续费的存在,胜率=败率,最后的数学期望一定为负,可见随机炒股,长期的后果,必输无疑。2)趋势炒股趋势炒股是建立在惯性理论上的,胜率跟经验有很大关系,基本上平均胜率可以假定为60%,则败率为40%,一般趋势投资者本着赚点就跑,亏了套死不卖的原则,如涨10%止盈,跌50%止损,数学期望为EP=60%*10%-40%*50%-0.14,必输无疑。只有止损线时,趋势投资才有可能赢。但是止损线过低,就会形成频繁。