数学期望值代表什么? 在概率和统计学中,一个随机变量的期望值(或期待值)是变量的输出值乘以其机率的总和,换句话说,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。例如,美国赌场中经常用的轮盘上有38个数字,每一个数字被选中的几率都是相等的。赌注一般压在其中某一个数字上,如果轮盘的输出值和这个数字相等,那么下赌者可以将相当于赌注35倍的奖金和原赌注拿回(总共是原赌注的36倍),若输出值和下压数字不同,则赌注就输掉了。因此,如果赌注是1美元的话,这场赌博的期望值是:(-1×37/38)+(35×1/38),结果是-0.0526。也就是说,平均起来每赌一次就会输掉5美分。数学定义如果X是在机率空间(Ω,P)中的一个随机变量,那么它的期望值 E(X)的定义是:E(X)=∫ΩXdp并不是每一个随机变量都有期望值的,因为有的时候这个积分不存在。如果两个随机变量的分布相同,则它们的期望值也相同。如果 X 是一个离散的随机变量,输出值为 x1,x2,.,和输出值相应的机率为p1,p2,.(机率和为1),那么期望值 E(X)是一个无限数列的和。上面赌博的例子就是用这种方法求出期望值的。如果X的机率分布存在一个相应的机率密度函数 f(x),那幺 X 的期望值可以计算为:这种。什么是数学期望? (小石头来尝试着回答这个问题!人类在面对复杂事物时,一般不是(也很难)谈论事物的整体,而是抽出事物的某些特征来评头论足!对于随机变量 X 也是如此!数学期望,就是 从 X 中抽出 的 数字特征 之一。数学期望可以简单的理解为:随机变量的平均值。但要真的说清楚它,我们需要从头开始:世界上,有很多可重复的实验,比如:掷骰子、抛硬币、记录雪花在操场跑道上的落点、.这些实验的全部可能结果,实验前已知,比如:抛硬币的结果={正,反}、雪花落点=[0,L](设,跑道长度=L,宽度忽略)但是,实验的具体结果却无法预估,这样的实验称为 随机试验,实验结果称为 样本,全体可能的实验结果,称为 样本空间,记为 Ω。样本空间 Ω 其实就是 普通的 集合,可以是 有限的,如:硬币两面,也可以是无限的,如:雪花落点。我们将 Ω 的子集 A 称为 事件,如果 随机试验的 结果 属于 A,我们则说 A 发生了,否则说 A 没有发生。又将,随机试验的事件的全体,记为 F。它是以 Ω 的子集和 为元素 的集族(我们习惯称 以集合为元素的集合 为集族),例如,抛硬币有:F={A?=?={ },A?={正},A?={反},A?=Ω={正,反}}虽然,我们不能知道 在每次随机实验中,每一个事件 A 是否。急求!!方差等于一代表什么?数学期望等于零代表什么? 方差等于1,那么标准差也就是1,表示概率函数在对称轴左右偏差1的位置导数为零,即为拐点;期望为0,表示概率函数以Y轴为对称轴对称。数学期望是什么 离散型离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型随机变量的数学期望(设级数绝对收敛),记为E(x).随机变量最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.又称期望或均值.如果随机变量只取得有限个值,称之为离散型随机变量的数学期望.它是简单算术平均的一种推广,类似加权平均.例如某城市有10万个家庭,没有孩子的家庭有1000个,有一个孩子的家庭有9万个,有两个孩子的家庭有6000个,有3个孩子的家庭有3000个,则此城市中任一个家庭中孩子的数目是一个随机变量,记为X,它可取值0,1,2,3,其中取0的概率为0.01,取1的概率为0.9,取2的概率为0.06,取3的概率为0.03,它的数学期望为0×0.01+1×0.9+2×0.06+3×0.03等于1.11,即此城市一个家庭平均有小孩1.11个,用数学式子表示为:E(X)=1.11.连续型若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分,则称X为连续性随机变量,f(x)称为X的概率密度函数(分布密度函数).能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为离散型随机变量.离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围(或说成取值的形式)确定,变量取值只能取离散型的自然数,就是离散。
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