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数学期望
数学期望
怎么计算?
答:
数学期望
是一个用来描述随机变量取值的“平均值”的数学概念。具体来说,对于离散随机变量,数学期望的计算公式为:E(X) = \sum x_iP(X=x_i)其中,$x_i$ 是随机变量 $X$ 的所有可能取值,$P(X=x_i)$ 是 $X$ 取 $x_i$ 的概率。对于连续随机变量,数学期望的计算公式为:E(X) = \...
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 ...
什么时候
数学期望
等于np
答:
机变量服从二项分布
数学期望
等于np。随机变量服从二项分布可用公式E(X)=np,D(X)=np(1-p)计算期望和方差,如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一—列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间。离散型随机变量的一切可能的取值x;与对应的概率p(x;)乘积之和称为该离散型随机变量的数学...
数学期望
是什么意思?
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 ...
x平方的
数学期望
怎么计算?
答:
探寻x平方的
数学期望
,让我们一起揭开神秘面纱 在数学的殿堂里,求解随机变量的数学期望,无论是连续型还是离散型,都遵循着特定的法则。让我们分两步来解析。对于连续型随机变量, 其精髓在于其概率密度函数 \( f(x) \)。当我们谈论 \( X \) 的平方的期望 \( E(X^2) \),公式是这样的:数...
随机变量的
数学期望
怎么求啊?
答:
概率密度:f(x)=(1/2√π)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:σ²=2 连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的...
正态分布的
数学期望
是多少?
答:
正态分布的
数学期望
是u。正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的...
如何求随机变量X与其期望的乘积的
数学期望
?
答:
数学期望
E(X)和方差D(X)是概率论和数理统计中的两个重要概念,用于描述随机变量的数字特征。数学期望E(X)的求法:数学期望E(X)反映了随机变量X取值的平均水平。对于离散型随机变量,数学期望E(X)等于X的所有可能取值与其对应的概率的乘积之和。对于连续型随机变量,数学期望E(X)则是X的概率密度...
数学期望
的充要条件是什么?
答:
数学期望
存在的充分必要条件可以理解为概率分布函数的可积性。具体来说,如果一个离散型随机变量的概率分布函数是可积的,那么其数学期望就存在;如果一个连续型随机变量的概率密度函数是可积的,那么其数学期望也存在。对于离散型随机变量,如果其可能取值为 x1, x2, ..., xn,对应的概率为 p1, p2...
排列组合
数学
概率
期望
答:
综述 费用 概率
期望
(元)ε=0 1/16 0 ε=100 2/16 200/16 ε=200 3/16 600/16 ε=300 4/16 1200/16 ε=400 3/16 1200/16 ε=500 2/16 1000/16 ε=600 1/16 600/16 维修费用的期望值为 0+200/16+ 600/16+1200/16+12...
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