数学期望是什么 一个实数的数学期望

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。关于条件的数学题 充要条件 a数学期望中E(XY)表示什么意思呢，求解答 数学期望中E(XY)表示xy相乘的数学期望。首先x，y都是随便变量，E（x）表示x的“平均”，即数学期望，而现在相当于把xy看成一个数（x，y各自随机取值），然后求（不妨设z=xy），也就是E(Z)=E(XY)。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。扩展资料：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√20，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√20等，因而称这随机变量是连续型随机变量参考资料来源：-数学期望一道关于实数的求证的数学题 因为b>；0且b^2>；2所以b>；根号2设b-根号2=x(x>；0)则要想且b-δ>；0b-δ>；根号2δ0所以δ的解不为空集即存在一个实数δ>；0，使(b？ δ)的平方也大于2 而且 b ？ δ>；0数学实数 T=2蟺鈭氾紙l/g锛?2蟺鈭氾紙0.5/9.8锛夆増1.42锛堢锛?0/1.42鈮?2 鍦?鍒嗛挓鍐呰搴ч挓澶х害鍙戝嚭浜?2娆℃淮绛斿０銆傦紙娉細璇ュ骇閽熸湁鐐归棶棰橈紝鐞嗚涓奣搴旂瓑浜?绉掞紝1鍒嗛挓鍐呭簲璇ュ彂鍑轰簡60娆℃淮绛斿０。数学期望中E(XY)表示什么意思呢，求解答 数学期望中E(XY)表示xy相乘的数学期望。首先x，y都是随便变量，E（x）表示x的“平均”，即数学期望，而现在相当于把xy看成一个数（x，y各自随机取值），然后求（不妨设z=xy。请教一个关于实数的数学题 3.74^x=1000所以3.74=1000^(1/x)0.374^y=1000所以0.374=1000^(1/y)(1000^(1/x))/(1000^(1/y))=1000^(1/x-1/y)=3.74/0.374=10又因为1000^(1/3)=10所以1/x-1/y=1/3这个方法你肯定能懂什么是数学期望？ （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。

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