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什么情况下期望等于均值
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。
为
什么
数学
期望等于
这三个随机变量的平均数?
答:
如果这三个随机变量互相
是
独立的,你这个式子才成立。你先考虑两个独立变量的
情况
,E(A*B)=COV(A,B)+E(A)*E(B)。因为独立,所以协方差COV(A,B)=0,所以E(A*B)=E(A)*E(B)。再把两个变量的情况推广到三个,就能得出E(A*B*C)=E(A)*E(B)*E(C)。
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...
数学
期望等于
总体参数
答:
数学期望并不一定
等于
总体参数。数学
期望是
一个统计量,表示随机变量的平均值,而总体参数是描述总体特征的常数。在一些
情况下
,特别是在概率分布函数为均匀分布或正态分布等简单
情形下
,数学期望可能与总体参数相等。例如,如果随机变量X服从正态分布,其期望值(数学期望)等于分布的
均值
,而均值也是描述正...
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。
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
就
是期望
吗
答:
但是当这个数群(data group)的数量(numbers)很大很多时,我们只好做个抽样(sampling),并“
期望
”透过抽样所得到的
均值
,去预测整个群体的“期望值(expectation value)”。2,在概率论和统计学中,期望值(或数学期望、或均值,亦简称期望,物理学中称为期待值)是指在一个离散性随机变量试验中...
数学
期望
和算术平均的关系
答:
算术平均是来自样本的,是近似的;数学
期望是
母体的,是精确的。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
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...
期望
值具体
是
指
什么
,它和平
均值
有什么区别?
答:
期望
值是一个统计学概念,指代一个随机变量的平均值。它是对随机变量取值的加权平均,其中每个取值的权重是其出现的概率。期望值通常用E(X)表示,其中X是随机变量。平
均值是
一组数据的算术平均值,是所有数据值的总和除以数据个数。它是对数据的直接平均,没有考虑概率权重。区别在于,期望值是对随机...
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