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数学期望和概率的关系
请问,
概率
密度函数和
期望
值
的关系
答:
数学期望值是每一次的
概率
乘以其结果的总和。如果概率密度f(x)是偶函数,则xf(x)是奇函数,它在-∞到+∞的定积分是0,即期望为0。概率密度:f(x)=(1/2√πbai) exp{-(x-3)²/2*2} 根据题中正态概率密度函数表达式就可以立马得到随机变量的
数学期望和
方差:数学期望:μ = 3 方差...
如何理解
概率
论中的
数学期望和
方差?
答:
方差的计算公式是随机变量与其数学期望之差的平方的期望值。方差越大,说明随机变量的取值越离散;方差越小,说明随机变量的取值越集中。方差在统计分析、风险管理等领域有重要的应用。举个例子来说明
数学期望和
方差的概念。假设我们进行抛硬币实验,硬币正面朝上的
概率
为p,反面朝上的概率为1-p。那么,抛...
为什么
概率
论中EX表示随机变量的
数学期望
, DX表示随机变量的方差?
答:
方差的计算公式是随机变量与其数学期望之差的平方的期望值。方差越大,说明随机变量的取值越离散;方差越小,说明随机变量的取值越集中。方差在统计分析、风险管理等领域有重要的应用。举个例子来说明
数学期望和
方差的概念。假设我们进行抛硬币实验,硬币正面朝上的
概率
为p,反面朝上的概率为1-p。那么,抛...
概率
密度函数是偶函数,那么
数学期望
是0吗?
答:
概率
密度函数是偶函数是
数学期望
为0的充分非必要条件。已知数学期望公式∫xf(x)dx=0 如果概率密度函数f(x)上是偶函数,则xf(x)是奇函数,根据奇函数在对称区间上的定积分为0,那么数学期望为0,但反过来不一定成立。
如何计算
概率
密度
与数学期望
?
答:
已知
概率
密度,
数学期望
求法如下:单纯的讲概率密度没有实际的意义,它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标,区间看成是横坐标,概率密度对区间的积分就是面积,而这个面积就是事件在这个区间发生的概率,所有面积的和为1。对于随机变量X的分布函数F(x)如果存在非负可积函数f(x)...
数学期望的
意义是什么?
答:
不能光看眼前或特例,对一种现象不能过早下结论,要多听、多看从而获得拿个隐藏在背后的规律;以大
概率
眼看光问题对应
数学期望
中的概率加权,大概率对应的取值对最后之结果影响大,所以当有了一个目标,为了实现它,就要找一条实现起来概率最大的路径。
概率期望与
方差
有什么
用?
答:
数学期望和
方差公式有:DX=E(X)^2-(EX)^2;EX=1/P,DX=p^2/q;EX=np,DX=np(1-p)等等。对于2项分布(例子:在n次试验中有K次成功,每次成功
概率
为P,其分布列求数学期望和方差)有EX=np,DX=np(1-p)。n为试验次数 p为成功的概率。对于几何分布(每次试验成功概率为P,一直试验到成功...
为什么随机变量X的
数学期望
E(EX)存在?
答:
若随机变量X
数学期望
存在,则E(E(EX)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。
数学期望
中的凸集是什么意思?
答:
每个凸集是 E-凸集E-凸函数中的E(x)表示
数学期望
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...
求
概率
密度函数的
期望
值
答:
概率密度:f(x)=(1/2√π) exp{-(x-3)²/2*2} 根据题中正态概率密度函数表达式就可以立马得到随机变量的数学期望和方差:数学期望:μ = 3 方 差 : σ²= 2 数学期望值是每一次的概率乘以其结果的总和。公式就是反应连续性
数学期望和概率
密度
的关系
。
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