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帕斯卡分布的数学期望
重
期望
公式
答:
在统计学中,想要估算变量的期望值时,用到的方法是重复测量此变量的值,然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。在概率分布中,
数学期望
值和方差或标准差是一种
分布的
重要特征。历史故事:在17世纪,有一个赌徒向法国著名数学家
帕斯卡
挑战,给他出了一道题目:甲乙两个人赌博,他们两人获胜...
捡玉米故事 什么时候
数学 期望
最大 概率
答:
离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型随机变量
的数学期望
(设级数绝对收敛),记为E(x).随机变量最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.又称期望或均值.如果随机变量只取得有限个值,称之为离散型随机变量的数学期望.它是简单算术平均的一种推广,...
数学期望
怎么求?
答:
记为: [编辑本段]
数学期望
的来由 早在17世纪,有一个赌徒向法国著名数学家
帕斯卡
挑战,给他出了一道题目,题目是这样的:甲乙两个人赌博,他们两人获胜的机率相等,比赛规则是先胜三局者为赢家,赢家可以获得100法郎的奖励。录比赛进行到第三局的时候,甲胜了两局,...
数学期望
是线性数字特征对吗
答:
期望
值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律表明,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。在17世纪,有一个赌徒向法国著名
数学
家
帕斯卡
挑战,给他出了一道题目:甲乙两个人赌博,他们两人获胜的机率相等,比赛规则是先胜三局者为赢家,一共进行五局,赢家可以获得100法郎...
用100字概述概率论起源
答:
帕斯卡
、费马和惠更斯以来,第一个对概率论给予认真注意的是雅各布•伯努利。他的《猜度术》一书,包含了大数律的叙述;棣莫弗最早使用正态
分布
曲线;拉格朗日的贡献在于误差理论。不过,首先将概率论建立在坚固
的数学
基础上的是拉普拉斯。从1771年起,拉普拉斯发表了一系列重要著述,特别是1812年出版的...
离散型变量
的数学期望
如何计算?
答:
离散型随机变量X的取值为 , 为X对应取值的概率,可理解为数据 出现的频率 ,则:。其中E(x)为期望,∑为求和公式。在概率论和统计学中,
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。它反映随机变量平均取值的大小。
X服从正态
分布
N(3000,1000),求X的平方
的期望
答:
X服从正态
分布
N~(3000,1000)所以有:E(X)=3000,D(X)=1000 又E(X^2)=(E(X))^2+D(X)即E(X^2)=3000^2+1000=9001000 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。
...管寿命X(以小时计算)服从
期望
值=160的正态
分布
答:
P{120<X<200} =P{(120-160)/δ<(X-120)/δ<(200-160)/δ} =P{-40/δ<Z<40/δ} =φ(40/δ)-φ(-40/δ)=2φ(40/δ)-1 ≥0.08
离散型随机变量
的数学期望
等于什么?
答:
离散型随机变量X的取值为 , 为X对应取值的概率,可理解为数据 出现的频率 ,则:。其中E(x)为期望,∑为求和公式。在概率论和统计学中,
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。它反映随机变量平均取值的大小。
概率中
期望
是什么意思
答:
不要听楼上乱讲 定义:一次随机抽样中所期望的某随机变量的取值。计算时就是把各个值乘上他们出现的概率,再加起来 比如下一次出现3的概率是0.2 出现4个概率是0.3 出现5的概率是0.5 那么下一次的期望就是3X0.2+4X0.3+5X0.5 可以参考百度百科词条
数学期望
...
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