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什么情况下期望等于均值
啥时候
期望等于
平均数
答:
通俗来说平
均值
和数学
期望
都
是
反映概率中可能性最大的值,可数学期望反映的值比平均值更准确,如果你的N个数相等,或者N=1时,数学期望和平均值相等
数学的
期望
值为
什么等于
平
均值
,能举例子或证明吗
答:
数学
期望
反映的是随机变量最大概率的那个值,跟平
均值
还是有差别的。如果这n个随机变量的值相同,那此时期望才和平均值相同,期望对随机变量的出现概率做了加权,而算术平均值则认为每个变量的权重都
是
1,即是相同的。
期望
值和平
均值
有
什么
关系?
答:
1、一个常数的
期望是
这个常数本身,写作E(C)=C。2、一个常数乘以随机变量X的期望,
等于
这个常数乘以X的期望,写作E(cX)=cE(X)E(cX)=cE(X)。3、随机变量X加Y的期望,等于X和Y各自期望的和,写作E(X+Y)=E(X)+E(Y)E(X+Y)=E(X)+E(Y)。4、随机变量X减Y的期望,等于X和Y各自期望...
概率论的
期望
和平
均值
之间有
什么
联系呢?
答:
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。大数定律规定,随着重复...
期望
和
均值
的关系
答:
概率论与数理统计中,如果随机变量X的取值为[1, 2, 3],概率分布为[0.2, 0.5, 0.3],这这个随机变量X的【
期望
】=1 0.2+2 0.5+3*0.3=2.1 从这里可以看出,高等数学中,概率统一定死了,都一样; 概率论与数理统计中,概率一般
情况下
不相等,否则就不需要用概率论的知识了。
数学
期望
和平
均值
一样吗?有何区别?
答:
期望可以理解为加权平均值,权数是函数的密度。对于离散函数,E(x)=∑f(xi)xi 平均值一般就是算数平均值。一般在统计中,你希望知道整体的期望,所以就用样本的平均值来估计期望。例如你想知道你打靶的水平是怎么样的,你就打10靶作为样本,它的平均值是你打靶水准的估计值.样本的平
均值是期望
的无...
数学
期望
就
是
平
均值
吗?
答:
数学期望不是平
均值
。1、
期望是
个确定的数,是根据概率分布得到的。不管进不进行实验,期望都可以求出来。数学期望,又称为
均值
,即"随机变量取值的平均值"之意,这个平均是指以概率为权的加权平均。2、平均数(mean),是做多次实验之后,总和的平均数。
均值
和
期望
一样吗
答:
均值
和
期望是
一样的。均值和数学期望没有区别。在概率论以及统计学中,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,反映了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“期望”—“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该...
均值
和
期望
一样吗
答:
均值
是根据已经知道数值的样本得到的,是实际存在的,是一个样本的特性值;
期望是
理论的,代表的是整个总体的平
均值
,因为总体没办法全部测量,无法全部知晓所有的数值,因此只是一个理论值。期望是在概率论和统计学中,用于描述随机变量的平均取值。具体来说,对于一个离散型随机变量X,期望E(X)是所有...
样本的
期望
与
均值
有
什么
关系?
答:
样本的
期望
E(Xi)通常是指对随机变量Xi的期望,而不是对样本的期望。随机变量的期望通常可以理解为该随机变量可能取值的加权平均,权重就是每个值的概率。ΣXi的字面意思是求所有Xi的和,即所有观测值的和,通常称之为样本和。求和并不意味着对每个样本求平均再对每个样本
均值
求和。如果ΣXi代表的
是
...
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