鏁板鏈熸湜涓璄(X)涓殑X浠h〃浠€涔? x代表随机变量.例如,投硬币,如果是反面就记着0,正面记着1,随机变量X表示结果.很显然正面和反面的概率都为1/2,则E(X)=0*1/2+1*1/2=1/2鏁板鏈熸湜E(XY)鎬庝箞璁$畻 如果X、Y独立,则:E(XY)=E(X)*E(Y)如果不独立,可以用定义计算:先求出X、Y的联合概率密度,再用定义.或者先求出Cov(x,y)再用公式 Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)*E(Y),D(X±Y)=D(X)+D(Y)±2*Cov(X,Y)鏁板鏈熸湜E(X锛?, 不相等,你可以用推导E(X+Y)的方法算一下,结果都是E(X)+E(Y)鏁板鏈熸湜锛孍(X)鍜孍(X^2)鏈変粈涔堝尯鍒紝浠€涔堟剰鎬濓紝", E(X)是X的期望值,如果X等概率地取0,1,2,3,4,那么E(X)=(0+1+2+3+4)/5=2 E(X^2)是x^2的期望值,如果X等概率地取0,1,2,3,4,那么E(X^2)=(0^2+1^2+2^2+3^2+4^2)/5。鏁板鏈熸湜E(x)鍜孌(X)鎬庝箞姹?, 数学期望为设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX.即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差,而σ(X)=D(X)^0.5(与X有相同的量纲)称为标准差(或方差).鏁板鏈熸湜E(X-Y)=? E(x-y)=E(x)-E(y)两个随机变量差的期望等于这两个随机变量的期望的差楂樹腑姒傜巼棰樻€绘槸瑕佹眰姹傛暟瀛︽湡鏈汦(x),杩欎釜鏁板鏈熸湜鍒板簳鏄粈涔堝憿锛熻兘涓嶈兘閫氫織鐨勮В閲婁竴涓嬶紵 同学,这个建议翻课本哦 ? 1 条评论 同学,这个建议翻课本哦 通俗的说就是均值,当然这不严谨,具体的定义你会在大学里面学到,高中的期望一般都是研究离散型的随机变量,。E(X虏)绛変簬浠€涔堬紵 鏈夊叧鏁板鏈熸湜 记D(x)为该数据的方差,E(x)为期望,则D(x)=E(x^2)-[E(x)]^2,这样就可以把E(X2)求出来,或者直接用定义法求也可以。数学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。期望值是基础概率学的升级版,是所有管理决策的过程中,尤其是在金融领域是最实用的统计工具。某个事件(最初用来描述买彩票)的期望值即收益,实际上就是所有不同结果的和,其中每个结果都是由各自的概率和收益相乘而来。扩展资料离散型随机变量数学期望的内涵:在概率论和统计学中,离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率P(=xi)之积的和称为数学期望(设级数绝对收敛),记为E(x)。数学期望又称期望或均值,其含义实际上是随机变量的平均值,是随机变量最基本的数学特征之一。但期望的严格定义是∑xi*pi绝对收敛,注意是绝对,也就是说这和平常理解的平均值是有区别的。一个随机变量可以有平均值或中位数,但其期望不一定存在。参考资料来源:—数学期望鏁板鏈熸湜E(X锛?,
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