“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。
已知数学期望，怎样求方差？？ 方程D（2113X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2）-[E（X）]^2，其中5261 E（X）表示数学期望。对于连续型随机4102变量X，若其定义域为（a，b），概率密度1653函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x）dx。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大），若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。扩展资料：期望的性质：其中，X和Y相互独立。参考资料来源：-方差
数学期望和平均值一样吗？有何区别？ 期望可以2113理解为加权平均值，权数是5261函数的密度。对于离散函数，E(x)=∑f(xi)xi平均值4102一1653般就是算数平均值。一般在统计中，你希望知道整体的期望，所以就用样本的平均值来估计期望。例如你想知道你打靶的水平是怎么样的，你就打10靶作为样本，它的平均值是你打靶水准的估计值.样本的平均值是期望的无偏估计。
均值和数学期望是什么？怎么区分 均值2113和数学期望没有区别。在概率论以及统计学5261中，数学期望4102或均值，亦简称期望，是试验中每次可能结果的1653概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一，反映了随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于“期望”—“期望值”也许与每一个结果都不相等。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。大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。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。扩展资料数学期望的应用（1）经济决策假设某一超市出售的某种商品，每周的需求量X在10至30范围内等可能取值，该商品的进货量也在10至30范围内等可能取值（每周只进一次货）超市每销售一单位商品可获利500元。若供大于求，则削价处理，每处理一单位商品亏损100元；若供不应求，可从其他超市调拨，此时超市商品可获利300元。试计算进货量多少时，超市可获得最佳利润。并求出最大利润的期望值。分析：由于该商品的需求量（销售量）X是一个随机。
概率统计，数学期望的现实意义是什么？ 1、概率统计是研究自然界中随机现象统计规律的数学方法，叫做概率统计，又称数理统计方法。概率统计主要研究对象为随机事件、随机变量以及随机过程。2、数学期望值是在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值(或数学期望、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。
数学期望的性质有哪些？ 数学期2113望的性质：1、设X是随机变5261量，C是常数，则E（CX）4102=CE（X）。16532、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。扩展资料：期望的应用1、在统计学中，想要估算变量的期望值时，用到的方法是重复测量此变量的值，然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。2、在概率分布中，数学期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。3、在古典力学中，物体重心的算法与期望值的算法近似，期望值也可以通过方差计算公式来计算方差：4、实际生活中，赌博是数学期望值的一种常见应用。参考资料来源：-数学期望
