例说数学期望与方差的实际应用论文 概率论与数理统计数学期望与方差专项

数学期望与方差在实际生活中有哪些应用 反映从bai数学概率上的收益，比如你买，买一du张2元，而中一等奖100元中奖概率1/200，二等zhi奖10元中dao奖概率1/10，那么你的数学期望为100*1/200+10*1/10=1.5，也就是说专你平均每花2元，你的收益为1.5元。属概率题求出数学期望后怎么求方差？ 方差有两种求法第一种：根据定义求设方差=Var(X)则Var(X)=(2-37/10)^2×(3/5)+(3-37/10)^2×(3/10)+(4-37/10)^2×(1/10)第二种：用公式求方差Var(X)=E(X^2)-[E(X)]^2=[(2^2×5/3)+(3^2×3/10)+(4^2×1/10)]-(37/10)^2这两种算法的结果是一样的最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：xuphahgu第9讲随机变量的数学期望与方差教学目的：1.掌握随机变量的数学期望及方差的定义。2.熟练能计算随机变量的数学期望与方差。教学重点：1．随机变量的数学期望2．随机变量函数的数学期望3．数学期望的性质4．方差的定义5．方差的性质教学难点：数学期望与方差的统计意义。教学学时：2学时。教学过程：第三章随机变量的数字特征§3.1数学期望在前面的课程中，我们讨论了随机变量及其分布，如果知道了随机变量X的概率分布，那么X的全部概率特征也就知道了。然而，在实际问题中，概率分布一般是较难确定的，而在一些实际应用中，人们并不需要知道随机变量的一切概率性质，只要知道它的某些数字特征就够了。因此，在对随机变量的研究中，确定其某些数字特征是重要的，而在这些数字特征中，最常用的是随机变量的数学期望和方差。1．离散随机变量的数学期望我们来看一个问题：某车间对工人的生产情况进行考察。车工小张每天生产的废品数X是一个随机变量，如何定义X取值的平均值呢？若统计100天，32天没有出废品，30天每天出一件废品，17天每天出两件废品，21天每天出三件废品。这样可以得到这100天中每天的平均废品数为这个数。数学期望和方差的关系？ 方差=E(x2)-E(x)2，E(X)是数学期2113望5261。在概率论和统计学中4102，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1653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。方差在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。这就是将各个误差将之平方，相加之后再除以总数，透过这样的方式来算出各个数据分布、零散的程度。扩展资料：期望值像是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能状态平均的结果，便基本上等同“期望值”所期望的数。期望值可能与每一个结果都不相等。换句话说，期望值是该变量输出值的加权平均。期望值并不一定包含于其分布值域，也并不一定等于值域平均值。赌博是期望值的一种常见应用。例如，美国的轮盘中常用的轮盘上有38个数字，每一个数字被选中的概率都是相等的。赌注一般押在其中某一个数字上，如果轮盘的输出值和这个数字相等，那么下赌者可以获得相当于赌注35倍的奖金（原注不包含在内），若输出值和下压数字不同，则赌注就输掉了。考虑到38种。数学期望与方差在实际生活中有哪些应用 求平均值，射击打靶的时候也可以用到，风险投资的时候概率论中均匀分布的数学期望和方差该怎么求啊？ 均匀分布的期望2113：均匀分布的期望是取值区5261间[a，b]的中点(a+b)/2。均匀分布的方差：var(x)=E[X2]-(E[X])2var(x)=E[X2]-(E[X])2=1/3(a2+ab+b2)-1/4(a+b)2=1/12(a2-2ab+b2)=1/12(a-b)2若X服从4102[2，4]上的均匀分布，则数学期望1653EX=（2+4）/2=3；方差DX=（4-2）2/12=1/3。扩展资料1、标准均匀分布若a=0并且b=1，所得分布U（0，1）称为标准均匀分布。标准均匀分布的一个有趣的属性是，如果u1具有标准均匀分布，那么1-u1也是如此。2、相关分布（1）如果X服从标准均匀分布，则Y=Xn具有参数（1/n，1）的β分布。（2）如果X服从标准均匀分布，则Y=X也是具有参数（1，1）的β分布的特殊情况。（3）两个独立的，均匀分布的总和产生对称的三角分布。参考资料来源：-均匀分布

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