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有限期望函数
2020-03-04 基本无害的计量经济学阅读笔记
答:
我们使用条件
期望函数
(conditional expectation function, CDF)来概括和总结这种预测能力。 条件期望函数的分解性质: 任意一个随机变量Y都可以分解成由X解释的部分和正交于X的部分。 我们将经验研究看作在无需精确计算变量之间关系的同时捕捉到变量间统计关系实质的一种努力。 一般而言,异方差实际不会带来太大的影响。...
什么是
期望函数
啊?
答:
期望
效用
函数
理论是20世纪50年代,冯·纽曼和摩根斯坦(Von Neumann and Morgenstern)在公理化假设的基础上,运用逻辑和数学工具,建立了不确定条件下对理性人(rational actor)选择进行分析的框架。不过, 该理论是将个体和群体合而为一的。后来,阿罗和德布鲁(Arrow and Debreu)将其吸收进瓦尔拉斯均衡的框...
数学
期望
公式是什么?
答:
数学
期望
公式是:E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) = X1*f1(X1) + X2*f2(X2) + …… + Xn*fn(Xn)X ;1,X ;2,X ;3,……,X。n为这离散型随机变量,p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)为这几个数据的概率
函数
。在随机出现的几个数据中p(X1...
函数
的
期望
公式是什么
答:
设 要求的是函数g(x)的
期望
f(x) 是其中变量x的密度
函数
则 E[g(x)]=∫g(x)f(x)dx 离散型的类同
如何求
函数
的
期望
值?
答:
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...
数学
期望
存在的充分必要条件是什么?
答:
lim(n∞) [x1 * p1 + x2 * p2 + ... + xn * pn] = E[X]即数学
期望
的值等于所有可能取值的概率加权平均值,且这个值是
有限
的。对于连续型随机变量,如果其概率密度
函数
为 f(x),那么数学期望 E[X] 存在的充分必要条件是:lim(ε0+) [∫ (-∞ to x+ε) f(t) dt - ∫ (-...
期望
和方差的定义与性质
答:
期望
具有神奇的性质:常数与随机变量相乘不改变期望值,常数与随机变量相加的期望等于常数与每个随机变量期望的和,以及对于
有限
个独立随机变量的和,其期望等于各自期望的和。证明过程令人信服,通过概率密度
函数
的巧妙运用,我们得以揭示这些性质的内在逻辑。方差,作为期望的变形,同样至关重要。它衡量的是...
求数学
期望
的公式有哪些?
答:
公式主要为:、。共两个。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,它反映随机变量平均取值的大小。设连续性随机变量X的概率密度
函数
为f(x),若积分绝对收敛,则称积分的值 为随机变量的数学期望,记为E(X):离散型随机变量X的...
期望
值怎么求
答:
1)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。(2)连续型 若随机变量X的分布
函数
F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分,则称X为连续型随机变量,f(x)称为X的概率密度函数(分布密度函数)。
max
函数
的
期望
怎么求概率论
答:
max
函数
的
期望
求概率论:EX=2/3,EX=0,EXY=0,故COV(X,Y)=EXY-EX·EY=0,从而PXY=0。(max{X1,Xn}<u)=(X1<u,Xn<u)这个从左可推到右,从右可推到左。因此:F(u)=P(U<u)=P(max{X1,Xn}<u)。=P(X1<u,Xn<u)。=P(X1<u)*P(Xn...
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