数学期望公式是什么?

作者&投稿:屈府 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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数学期望的公式:

(1)期望的“线性”性质。对于所有满足条件的离散型的随机变量X,Y和常量a,b,有:E(aX+bY)=aE(x)+bE(y)E(aX+bY)=aE(x)+bE(y);

类似的,我们还有E(XY)=E(X)+E(Y)E(XY)=E(X)+E(Y)。

(2)全概率公式 假设{Bn∣n=1,2,3,...Bn∣n=1,2,3,...}是一个“概率空间有限或可数无限”的分割,且集合BnBn是一个“可数集合”,则对于任意事件A有:

P(A)=∑nP(A∣Bn)P(Bn)P(A)=∑nP(A∣Bn)P(Bn)

(3)全期望公式 E(Y)=E(E(Y∣X))=∑iP(X=xi)E(Y∣X=xi)

数学期望亦称期望、期望值等。在概率论和统计学中,一个离散型随机变量的期望值是试验中每一次可能出现的结果的概率乘以其结果的总和。

拓展资料:

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。

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。

参考资料:

百度百科-数学期望




什么叫做数学期望公式?
(xi * P(X=xi)),其中 Σ 表示求和符号,xi 是随机变量 X 的取值,P(X=xi) 是相应的概率。数学期望公式反映了随机变量取值的平均水平,对于理解和预测随机变量的行为非常重要。通过分布列和数学期望公式,我们可以更深入地了解随机变量的性质和行为,进一步探索概率论和统计学中的其他概念和应用。

数学期望的公式是什么?
由X~N(0,4)与Y~N(2,3\/4)为正态分布得:X~N(0,4)数学期望E(X)=0,方差D(X)=4;Y~N(2,3\/4)数学期望E(Y)=2,方差D(Y)=4\/3。由X,Y相互独立得:E(XY)=E(X)E(Y)=0×2=0,D(X+Y)=D(X)+D(Y)=4×4\/3=16\/3,D(2X-3Y)...

高中数学期望和方差公式分别是什么?
方差公式:S^2=〈(M-x1)^2+(M-x2)^2+(M-x3)^2+…+(M-xn)^2〉╱n 平均数:M=(x1+x2+x3+…+xn)\/n (n表示这组数据个数,x1、x2、x3……xn表示这组数据具体数值)。期望的公式:E=X1*P1+X2*P2+X3*P3+.+Xn*Pn ...

数学期望公式是什么?
1、分布列:分布列用于描述离散型随机变量的取值及其对应的概率。对于一个离散型随机变量X,其分布列列出了所有可能的取值x和相应的概率P(X=x)。分布列通常以表格的形式呈现,方便计算和分析各个取值的概率。分布列的特点是概率非负且概率之和为1。2、数学期望公式:数学期望是描述随机变量平均取值的一...

数学期望和方差的公式是什么啊?
代入公式。在[a,b]上的均匀分布,期望=(a+b)\/2,方差=[(b-a)^2]\/2。代入直接得到结论。如果不知道均匀分布的期望和方差公式,只能按步就班的做:期望:EX=∫{从-a积到a} xf(x) dx=∫{从-a积到a} x\/2a dx=x^2\/4a |{上a,下-a}=0 E(X^2)=∫{从-a积到a} (x^2)*f(...

数学期望公式是什么?
公式主要为:、。共两个。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,它反映随机变量平均取值的大小。设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x),若积分绝对收敛,则称积分的值 为随机变量的数学期望,记为E(X):离散型随机变量X的...

期望的性质公式e(ax+b)
期望的性质公式e(ax+b)=e(aX)+b=ae(X)+b。

数学期望的计算公式?
数学期望(Expectation)和方差(Variance)是两个重要的概念,在概率论和统计学中经常被用到。数学期望是对随机变量的平均值的度量,表示随机变量在大量实验中的平均表现。对于离散型随机变量X,其数学期望E(X)的计算公式为:E(X) = Σ [ x * P(X=x) ],其中x代表X可能取到的值,P(X=x)表示...

数学期望是什么意思?有什么公式?
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。计算公式:1、离散型:离散型随机变量X的取值为X1、X2、X3……Xn,p(X1)、p(X2)、p(X3)……p(Xn)、为X对应取值的概率,可理解为数据X1、X2、X3……Xn出现的频率高f(Xi),则:2、连续型:设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x),...

期望公式是什么?
期望的公式,及相关知识如下:1、对于一个离散型随机变量X,其可能取得的值有限且可数。设X的取值为x1、x2、…、xn,对应的概率分别为P(X=x1)、P(X=x2)、…、P(X=xn),则离散型随机变量X的期望可以通过如下公式计算:E(X)=x1*P(X=x1)+x2*P(X=x2)+…+xn*P(X=xn)。2、...

五通桥区17227926482: 请求高中数学方差、期望的公式? -
针菲吉巨:[答案] 期望的公式:E=X1*P1+X2*P2+X3*P3+.+Xn*Pn 方差的公式:D=(X1-E)的平方*P1+(X2-E)的平方*P2+(X3-E)的平方*P4+. +(Xn-E)的平方*Pn

五通桥区17227926482: 数学数学期望有哪些计算方法? -
针菲吉巨: 1.根据定义,E(x)=∑p(x)*x (离散情况) ∫f(x)xdx (连续情况) 2.根据公式,当你知道随机变量具体服从什么分布的时候,直接用现成的期望公式.

五通桥区17227926482: 条件数学期望计算公式是什么? -
针菲吉巨: 条件期望计算公式是全期望公式. 全期望公式是利含消胡用条件期望计算数学期谈拦望的公式:EY=E[E(Y|X)].全期望公式是条件数学期望的一个非常重要的性质,其重要性堪比全概率公式在概率中的作用.简介 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,期桥袜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.

五通桥区17227926482: 数学期望ex方差dx公式
针菲吉巨: 数学期望ex方差dx公式:D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2.D(X)指方差,E(X)指期望.方差是在概率论和统计方差衡量随机变量,或一组数据时离散程度的度量.概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度.在概率论和统计学中,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.它反映随机变量平均取值的大小.

五通桥区17227926482: 数学的期望公式是什么? -
针菲吉巨: E(x)=x1p1+x2p2+x3p3+…+xnpn,x1,x2,x3…是一个事件中的可能取值,p1,p2,p3…是该事件的可能取值的概率.

五通桥区17227926482: 帮忙分析一下数学期望的概念和公式,请高人指点! -
针菲吉巨: 随机变量的数学期望 设离散型随机变量的分布列为,如果级数绝对收敛,则称级数的和为随机变量的数学期望.设连续型随机变量的密度函数为,如果广义积分绝对收敛,则称此积分值为随机变量的数学期望.数学期望有如下性质: (1)设是常数,则;(2)设是常数,则;(3)若是随机变量,则;对任意个随机变量,有;(4)若相互独立,则;对任意个相互独立的随机变量,有.2、随机变量函数的数学期望 设离散型随机变量的分布律为,则的函数的数学期望为,式中级数绝对收敛.设连续型随机变量的密度函数为,则的函数的数学期望为,式中积分绝对收敛.

五通桥区17227926482: 高中数学期望的两种公式分别是什么? -
针菲吉巨: Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn =xp

五通桥区17227926482: 方差与期望的关系公式
针菲吉巨: 方差与期望的关系公式:DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2).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.概率,亦称“或然率”,它是反映随机事件出现的可能性(likelihood)大小.随机事件是指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件.例如,从一批有正品和次品的商品中,随意抽取一件,“抽得的是正品”就是一个随机事件.设对某一随机现象进行了n次试验与观察,其中A事件出现了m次,即其出现的频率为m/n.

五通桥区17227926482: 数学期望E(XY)怎么计算是这公式 Cov(X,Y)=E(XY)--E(X)(Y)其中E(X)(Y)这个会算.但是这个E(XY)不会算啊 -
针菲吉巨:[答案] 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)

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