数学期望是什么?

如题所述

离散型随机变量X取可列个值时,它的数学期望要求级数∑|xi|pi收敛,否则数学期望不存在; 连续型随机变量若在无限区间上取值,其数学期望是一个广义积分,要求积分绝对收敛,否则数学期望不存在.例如:柯西分布的数学期望EX就不存在。

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,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。

扩展资料:

数学期望的应用

1、经济决策

假设某一超市出售的某种商品,每周的需求量X在10至30范围内等可能取值,该商品的进货量也在10至30范围内等可能取值(每周只进一次货)超市每销售一单位商品可获利500元,若供大于求,则削价处理,每处理一单位商品亏损100元。

若供不应求,可从其他超市调拨,此时超市商品可获利300元。试计算进货量多少时,超市可获得最佳利润?并求出最大利润的期望值。

分析:由于该商品的需求量(销售量)X是一个随机变量,它在区间[10,30]上均匀分布,而销售该商品的利润值Y也是随机变量,它是X的函数,称为随机变量的函数。题中所涉及的最佳利润只能是利润的数学期望(即平均利润的最大值)。

因此,本问题的解算过程是先确定Y与X的函数关系,再求出Y的期望E(Y)。最后利用极值法求出E(Y)的极大值点及最大值。

2、体育比赛问题

乒乓球是我们的国球,上世纪兵兵球也为中国带了一些外交。中国队在这项运动中具有绝对的优势。

现就乒乓球比赛的安排提出一个问题:假设德国国队(德国队名将波尔在中国也有很多球迷)和中国队比赛。赛制有两种,一种是双方各出3人,三场两胜制, 一种是双方各出5人,五场三胜制,哪一种赛制对中国队更有利?

分析:由于中国队在这项比赛中的优势,不妨设中国队中每一位队员德国队员的胜率都为60%,接着只需要比较两个队对应的数学期望即可。

参考资料来源:百度百科-数学期望

温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答  2023-04-29
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。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。扩展资料:离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量。例如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上,k是随机变量。k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数3.5、无理数 ,因而k是离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。例如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等,因而称这随机变量是连续型随机变量。
第2个回答  2023-03-23
数学期望为设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差,而σ(X)=D(X)^0.5(与X有相同的量纲)称为标准差(或方差)。 期望就是一种均数,可以类似理解为加权平均数,x相应的概率就是它的权,所以ex就为各个xi×pi的和。dx就是一种方差,即是x偏差的加权平均,各个(xi-ex)的平方再乘以相应的pi之总和。dx与ex之间还有一个技巧公式需要记住,就是dx=e(x的平方)-(ex)的平方。扩展资料需要注意的是,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,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。