即数学期望e(x) 最接近为 数学期望E(X),括号里如果填的是一个带X式子,作何解

超几何分布的数学期望是什么啊 E（X）= 一般地，在含有M件次品的N件产品中，任取n件，其中恰有X件次品数记作X-H(N.M.n)，其E(X)=nM/N为什么随机变量的“数学期望”E(X)是常数（大学数学） 根据数学期望的定义（离散型、连续型两种）可以知道，随机变量的数学期望仅依赖于这个随机变量的分布，当随机变量的概率分布确定以后，这个随机变量的数学期望就是确定的。随机变量X的数学期望E(X)是平均值吗？它是怎样的平均值？ 在概率论和统计学中，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。E(X2)等于什么？ 有关数学期望 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：—数学期望数学期望E(X)，括号里如果填的是一个带X式子，作何解 你说的问题实际上是求X的函数的期望.设X的函数为g(X)，X的密度函数为f(x)，则计算g(X)期望的一般公式为：E[g(X)]=∫(-∞，+∞)g(x)f(x)dx数学期望，E(X)和E(X^2)有什么区别，什么意思， 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。已知随机变量X数学期望为E(X)则必有() 因为D（X）=E(X^2)-E^2(X)>；=0所以E(X^2>；=E^2(X）即选B.E(X)^2和E(X^2)是一样的，只是写法不一样.数学期望E(x)和D(X)怎么求 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）.概率论，数学期望，E(X)为什么那样算，那个Γ是什么 gamma函数，F(n)=(n-1)。其中n为大于1的正整数。如图所示

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