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。
