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数学期望计算方法

发布时间:2023-03-29 11:40:18

⑴ 数学期望的计算公式,具体怎么计算

公式主要为:

性质3和性质4可以推到到任意有限个相互独立的随机变量之和或之积的情况。

参考资料:数学期望-网络

⑵ 数学期望,方差的计算公式是

方程D(X)=E{[X-E(X)]^2}=E(X^2) - [ E(X)]^2,其中 E(X)表示数学期望。

若x1,x2,x3......xn的平均数为m

则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]

方差即偏离平方的均值,称为标准差或均方差,方差描述波动程度。

对于连续型随机变量X,若其定义域为(a,b),概率密度函数为f(x),连续型随机变量X方差计算公式:D(X)=(x-μ)^2 f(x) dx。

离散型:

如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。

⑶ 数学期望怎么计算

一:抽球类问题数学期望
E=n*E1
注:E为数学期望,E1为抽一次球的数学期望,n为抽的次数
例:有完全相同的黑球,白球,红球共15个,其中黑7个,白3个,黑5个
则抽5次抽到黑球的个数的数学期望E=5*(5/15)=5/3
衍生问题还有抽人,抽产品等
二:遇红灯问题数学期望
E=P1+P2+……..
注:逗陵P为概扒睁率,E为相应所有P的和
例:小红去学校的路上有4个红灯,遇第1个红灯的概率为0.5,第2个的为0.35,第3个的为0.65,第4个的为0.23(遇红灯是互相独立的,互春指岁不影响的)
则小红在一次去学校的路上遇到的红灯的数学期望E=0.5+0.35+0.65+0.23=1.73
衍生问题有很多
三:三局两胜制问题的局数期望
E=2(1+P1*P2)
注:E为局数期望,P1,P2为两队或两人的获胜的概率(P1+P2=1)
例:甲和乙下棋,甲赢的概率为0.45,乙赢的概率为0.55
则他们三局两胜的局数期望E=2(1+0.45*0.55)=2.495
衍生问题多见于比赛中

⑷ 数学期望公式怎样求的

若X是离散型的,则E(X^2)=∑((xi)^2)pi。若X是连续型的,则E(X^2)=(x^2)f(x)在-∞到+∞的定积分。

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。液运

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。

(4)数学期望计算方法扩展阅读:

设随机事件A在n次重复试验中发生的次数为nA,若当试验次数n很大时,频率nA/n稳定地在某一数值p的附近摆动,且随着试验次数n的增加,其摆动的幅度越来越小闹早梁,则称数p为随机事件A的概率,记为P(A)=p。

如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为离散型随机变量。

事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的,但睁激那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。

⑸ 数学期望怎么算

数学期望求解的方法是:X是离散型随机变量,其全部可能取值是a1,a2,a3等到an取这些值的相应概率是p1,p2,p3等到pn,则其数学期望E(X)=(a1)*(p1)+(a2)*(p2)+…+(an)*(pn)。在概率论和统计学中,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。也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“期望陵谈磨”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望侍培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,数尺斗值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。

⑹ 数学期望怎么算

把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加即可。

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。

需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“羡昌期望值”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。期望值并不一定包码滚含于变量的输出值集合里。

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利润的期望值。

分析:由于该商品的需求量(销售量)X是一个随机变量,它在区间[10,30]上均匀分布,而销售该商品的利润值Y也是随兄模扒机变量,它是X的函数,称为随机变量的函数。

题中所涉及的最佳利润只能是利润的数学期望(即平均利润的最大值)。因此,本问题的解算过程是先确定Y与X的函数关系,再求出Y的期望E(Y)。最后利用极值法求出E(Y)的极大值点及最大值。

以上内容参考:网络-数学期望

⑺ 期望的计算公式是什么

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,可理解为数基则据X1、X2、X3……Xn出现的频率高世迟f(Xi),则:

⑻ 怎样求数据的期望

记D(x)为该数据的方差,卜亏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。


(8)数学期望计算方法扩展阅读

离散型随机变量数学期望的内涵:

在概银弊好率论和统计学中,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锋铅是有区别的。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。

⑼ 数学期望值怎么计算

投资生产A产品的期望为64万元,投资生产B产品的期望为41万元。

解答过程为:

1、先求A,B两种产品成功的概率:

P(A)=40/50=0.8,P(B)=35/50=0.7。

2、投资生产A产品的期望为E(A)=0.8*100+0.2*(-80)=64;

投资生产B产品的期望为E(B)=0.7*80+0.3*(-50)=41。

E(A)>E(B)

所以投资A产品要好,因为A平均获利水平高于B。

(9)数学期望计算方法扩展阅读:

数学期望的性质:

1、设X是随机变量,C是常数,则E(CX)=CE(X)。

2、设X,Y是任意两个随机变量,则有E(X+Y)=E(X)+E(Y)。

3、设X,Y是相雀旦埋互独立的随机变量,则有E(XY)=E(X)E(Y)。

4、设C为常数,则E(C)=C。

期望的应用

1、在统计学中,想要估算变量的期望值时,用到的方法是重复测顷蚂量此变迟喊量的值,然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。

2、在概率分布中,数学期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。

⑽ 数学期望怎么计算

E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn)

X1,X2,X3,……,Xn为这几个数据,p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)为这几个数据的概率函数。

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。(换句话说,期望值是该变量输拿脊知出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。)

如果X是连续的随机变量,存在一个相应的概率密度函数(也就是说一个随机变量的输出不会影响另一个随机变量的输出。)

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。赌注一般押在其中野裂某一个数字上,如果轮盘的输出值和这个数字相等,那么下赌者可以将相当于赌注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种所有的可能结果,然后这里我们的设定的期望目标是“赢钱”,则因此,讨论赢或输两种预想状态的话,以1美元赌注押一个数字上,则获利的期望值为:赢的“概率38分之1,能获得35元消消”,加上“输1元的情况37种”,结果约等于-0.0526美元。

也就是说,平均起来每赌1美元就会输掉5美分,即美式轮盘以1美元作赌注的期望值为 负0.0526美元。

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