数学期望就是平均值吗？数学期望就是平均值吗？上说数学期望就是平均值。但是两者公式都不一样，怎么会相同呢？从哪可以推导出两者就是一个东西
数学期望在什么情况下不存在呢？ 离散型随机变量32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333366306464X取可列个值时，它的数学期望要求级数∑|xi|pi收敛，否则数学期望不存在；连续型随机变量若在无限区间上取值，其数学期望是一个广义积分，要求积分绝对收敛，否则数学期望不存在.例如：柯西分布的数学期望EX就不存在。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。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“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。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。
正态分布数学期望问题（含绝对值） x0时在0到正无穷的积分，X服从标准正态分布这是确定的，不会因为你用它干什么而变化变.所以μ和σ是不会变化的.
为什么柯西分布没有期望 如果期望存在，就应该是∫x/π(1+x*x)dx(-∞，+∞)没错但实际上这个式子是不可积的直白地说，不要认为奇函数在对称区间上积分为零，因为可能根本就是不可积的这里就属于这种不可积的情况，如果被积函数在某个区间上可积（广义），则在其任一连续子区间上也可积（广义）这里被积函数为x/π(1+x*x)，易证∫x/π(1+x*x)dx(0，+∞)不存在，所以∫x/π(1+x*x)dx(-∞，+∞)不存在
柯西分布的数学期望和方差为什么不存在？ 柯西分布是连续型的，对连续型随机变量来说，数学期望的定义是这样的：设X是一个连续型随机变量，f(x)是其概率密度，若xf(x)在负无穷到正无穷上的广义积分是绝对收敛的，则称此积分值为随机变量X的数学期望，记为E(X).对柯栖分布来说，定义中涉及到的那个广义积分不是绝对收敛的，所以我们说柯栖分布的数学期望不存在，至于它的方差不存在，也是基于同样的道理。不知这样说你是否明白，若还有不明白之处，可以继续问。
如何举例说明数学期望有时是不存在的？ 另一的例子举得很好，但是没有答到点子上。数学期望的定义里要求定义式是绝对收敛的，出发点是，当…
柯西分布的数学期望和方差为什么不存在？ 柯西分布是连续型的，对连续型随机变量来说，数学期望的定义是这样的：设X是一个连续型随机变量，f(x)是其概率密度，若xf(x)在负无穷到正无穷上的广义积分是绝对收敛的，则称此积分值为随机变量X的数学期望，记为E(X).对柯.
知道X的分布列，怎样求绝对值X的数学期望 分布列：p{x=0}=1/55 p{x=1}=12/55 p{x=2}=28/55 P{X=3}=14/55 期望E（X）=0*1/55+1*12/55+2*28/55+3*14/55=2
