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数学期望和概率的关系
数学期望与概率
区别
答:
期望
=总和/n
概率
是在特定的范围中出现的次数与总数的比:P(a)=出现的次数/总数
数学期望与概率
区别
答:
数学期望是对随机变量的某种平均值的刻画,它是随机变量的加权平均
。它是随机变量的一个重要的数字特征,表示了随机变量取值的平均水平。而概率则是表示随机变量以多大的几率取特定的值。它是频率的稳定值。概率的取值在[0,1]之间。特别的,已知一个随机变量的概率分布,可以唯一的确定它的数学期望,反之...
期望
是不是
概率的
定义式?
答:
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...
概率
分布和
数学期望的
联系和区别是什么?
答:
分布列(Probability Mass Function,PMF)是
概率
论中用来描述离散型随机变量取值的概率分布的函数。对于离散型随机变量 X,其分布列可以表示为 P(X = x),其中 x 表示随机变量
可能
取到的某个取值。分布列给出了随机变量取各个可能取值的概率。
数学期望
(Mathematical Expectation),也称为平均值或期望值...
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...
数学期望的
概念是怎样推导的?
答:
数学期望
是一个概率统计的概念,它描述了随机变量取值的平均水平。具体来说,数学期望的定义是根据随机变量的概率分布来计算的。假设有一个离散型随机变量 X,其
可能的
取值集合为 {x1, x2, ..., xn},对应的概率集合为 {p1, p2, ..., pn}。那么,数学期望 E[X] 的定义如下:E[X] = x1 ...
如何解释
数学期望
?
答:
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。首先,我们来看数学期望EX。数学期望是概率论中最基本、最重要的概念之一,用于描述随机变量取值的平均水平或中心位置。对于离散型随机变量,数学期望是所有
可能
取值与其对应概率乘积之和;对于连续型随机变量,数学期望则是随机变量在其定义域上的...
数学期望
是什么意思?
有什么
公式?
答:
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),...
什么是
数学期望
?如何计算?
答:
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),...
求高手指点一下:条件
概率
和条件
数学期望的关系
答:
所以,条件
期望和
条件
概率的关系
就和普通的期望-
概率关系
一样,知道条件概率分布就可以求条件期望,但是反过来不可以。如果X是连续型随机变量,那么求和符号要变成定积分,但其原理还是和上面一样的。注意任何条件期望的计算都必须讲清楚条件,不给条件求条件期望是不可能的。有时候我们把E (X | Y = y...
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