数学期望公式是什么

1、在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的数学期望值，是试验中每次可能的结果乘以其结果概率的总和。换句话说，期望值像是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能状态平均的结果，便基本上等同“期望值”所期望的数。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里。）

数学期望的六个公式 数学期望的运算法则数学期望的六个公式 数学期望的运算法则


数学期望的六个公式 数学期望的运算法则


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2、例如，掷一枚公平的六面，其每次“点数”的期望值是3.5，计算如下：不过如上所说明的，3.5虽是“点数”的期望值，但却不属于可能结果中的任一个，没有可能掷出此点数。

数学期望值的公式

数学期望的定义是，一个随机变量x有两个取值，取x1概率是p，取x2的概率是1-p，则x的数学期望是

e(x)=x1p+x2(1-p)

所以你的问题实际上是三个问题。

1.如果x取2和0的概率都是1/2，则其数学期望=1/2

x2

+1/2

x2.如果x取2和-1的概率都是1/2，则其数学期望=1/2

x2

+1/2

x(-1)

3.如果x取2-1和0的概率都是1/2，则其数学期望=1/2

x(2-1)

+1/2

x(-1)

数学期望公式是什么？

数学期望公式是：

E(X) = X1p(X1） + X2p(X2） + …… + Xnp(Xn) = X1f1(X1） + X2f2(X2） + …… + Xnfn(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）,p(X2）,p(X3），……p(Xn)概率函数就理解为数据X1,X2,X3，……，Xn出现的频率f(Xn).

应用：

1、经济决策

设超市销售某一商品，周需求x的取值范围为10-30，商品的采购量取值范围为10-30。超市每售出一件商品可获利500元。如果供过于求，就会降价，每加工一件商品就要亏损10元。0元；如果供过于求，可以从其他超市转手。此时，超市商品可获利300元。超市在计算进货量时，能得到的利润吗？得到利润的期望值。

分析：由于商品的需求（销售量）x是一个随机变量，它在区间[10,30]上均匀分布，而商品的销售利润值y也是一个随机变量。它是x的函数，称为随机变量函数。问题涉及的利润只能是利润的数学期望（即平均利润的值）。

因此，求解该问题的过程是确定y与x之间的函数关系，然后求出y的期望e（y），用极值法求出e（y）的点和值。

2、竞争问题

乒乓球是我们的国球，上个世纪的军事球也给带来了一些外交。在这项运动中具有优势。本文提出了一个关于乒乓球比赛安排的问题：设德国（德国选手波尔在也有很多球迷）和打乒乓球。有两种竞赛制度，一种是每方三名优胜者，另一种是每方五名优胜者，另一种是每方五名优胜者。哪一个对队更有利？

数学期望值的公式

数学期望的定义是，一个随机变量x有两个取值，取x1概率是p，取x2的概率是1-p，则x的数学期望是

e(x)=x1p+x2(1-p)

所以你的问题实际上是三个问题。

1.如果x取2和0的概率都是1/2，则其数学期望=1/2

x2

+1/2

x2.如果x取2和-1的概率都是1/2，则其数学期望=1/2

x2

+1/2

x(-1)

3.如果x取2-1和0的概率都是1/2，则其数学期望=1/2

x(2-1)

+1/2

x(-1)

数学期望怎么求？

数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。计算公式：

1、离散型：离散型随机变量X的取值为X1、X2、X3……Xn，p(X1)、p(X2)、p(X3)……p(Xn)、为X对应取值的概率，可理解为数据X1、X2、X3……Xn出现的频率高f(Xi)，则：2、连续型：

设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x)，若积分收敛，则称积分的值为随机变量的数学期望，记为E(X)。即扩展资料例题：

在10件产品中，有3件一等品，4件二等品，3件三等品。从这10件产品中任取3件, 求：（1）取出的3件产品中一等品件数x的分布列和数学期望；（2）取出的3件产品中一等品件数多于二等品件数的概率。解：x的数学期望E(x)=07/24+121/40+27/40+31/120=9/10

参考资料来源：

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的取值为 ， 为X对应取值的概率，可理解为数据 出现的频率 ，则：扩展资料：性质设C为一个常数，X和Y是两个随机变量。以下是数学期望的重要性质：1. 2. 3. 4. 当X和Y相互时，有 性质3和性质4可以推到到任意有限个相互的随机变量之和或之积的情况。参考资料：

求解的方法是：X是离散型随机变量，其全部可能取值是a1，a2，a3等到an取这些值的相应概率是p1，p2，p3等到pn，则其数学期望E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)。在概率论和统计学中，数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。也是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里。规定，随着重复次数接近无穷大，数值的几乎肯定地收敛于期望值。