什么情况下数学期望等于均值 均值和数学期望是什么？怎么区分？讲的通用一些，谢谢

样本均值的数学期望是什么意思？ 样本均值是一个统计量，是随机变量，在有了样本观测值之后，样本均值才有对应的观测值.当样本观测值黑没有得到时，我们只能把它作为随机变量对待，这时它就有数学期望、方差等数字特征.均值和数学期望是什么？怎么区分 均值和数学期望没有区2113别。在概率论以5261及统计学中，数学期望或均值，4102亦简称期望，是试验中每次1653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，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。均值和数学期望是什么？ 特别注意例1均值只是简单的加和平均期望涉及概率(概率可以理解为一种期望，只是在这种情况下，利于你理解而已)还有个很简单的注意点离散的才有均值连续的有数学期望可是没有均值均值和数学期望是什么？怎么区分？ 均值和数学期望没有区别。在概率论以及统计学中，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，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。急求！！方差等于一代表什么？数学期望等于零代表什么？ 方差代表与中心偏离的程度，一般为与平均数的偏离，方差与0的差距越大说明偏离程度越大，等于一并没有什么特殊的意义。比较有意义的是方差为0的情况：D(X)=0的充分必要条件。均值和数学期望是什么？怎么区分？讲的通用一些，谢谢 均值（mean value）是针对既有的数值（简称母体）全部一个不漏个别都总加起来，做平均值（除以总母体个数），就叫做均值。当然，此法针对小群体做此加总后除以个数得到均值。数学期望和平均值一样吗？有何区别？ 期望可以理解为加权平均值，权数是函数的密度。对于离散函数，E(x)=∑f(xi)xi平均值一般就是算数平均值。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。平均值与数学期望的区别，在什么条件下相等. 通俗来说平均值和数学期望都是反映概率中可能性最大的值，可数学期望反映的值比平均值更准确，如果你的N个数相等，或者N=1时，数学期望和平均值相等均值和数学期望是什么？怎么区分？讲的通用一些，谢谢 均值（mean value）是针对既有的数值（简称母体）全部一个不漏个别都总加起来，做平均值（除以总母体个数），就叫做均值。当然，此法针对小群体做此加总后除以个数得到均值的方法，是很准确无误的，zhidao这个得到的均值是准确的，不会有模糊的概念。但是当这个数群（data group）的数量（numbers）很大很多时，我们只好做个抽样（sampling），并“期望”透过抽样所得到的均值，去预测整个群体的“期望值（expectation value）”。因此，一旦听到“期望值”，就有了推敲，而推敲或预测（prediction）得来的根据，系按照数学的方法，透过抽样（母体群体中进行部分的内小群体随机抽取），而从其均值和演算去预测大群体（母体）的均值，这时的均值不是最准确的，但是符合数学预测推敲的方法（包括信心水准和百分之几的容差内等概率法则）所得的数值，就叫做期望值。以上描述属于很通用浅显的介绍，大意如此，至于进一步的深入了解，强烈建议从中学的统计学数学课本里找得到答案，任何一本关于数学的书中，都会有更清楚详尽的介绍，可以参考对照，透过算式（formula）的内容逐步学习即可了容然于胸矣。

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