怎么算期望值
求解“数学期望”主要有两种方法：
只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 即可。
如果X是离散型随机变量，它的全部可能取值是a1,a2,…，an,…,取这些值的相应概率是p1,p2…,pn,…,则其数学期望E(X)=(a1)*(p1)+(a2)*(p2)+…+(an)*(pn)+…；
如果X是连续型随机变量，其概率密度函数是p(x)，则X的数学期望E(X)等于
函数xp(x)在区间(-∞，+∞）上的积分。
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。
数学期望的计算公式，具体怎么计算
在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、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。换句话说，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。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。）
例如，掷一枚六面骰子的期望值是3.5，计算如下：
1*1/6+2*1/6+3*1/6+4*1/6+5*1/6+6*1/6=3.5
3.5不属于可能结果中的任一个。
期望效应怎么算
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)，若积分绝对收敛，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)=0*7/24+1*21/40+2*7/40+3*1/120=9/10
参考资料来源：
期望值怎么算？
鱼竿没有18调，通常只有55,46,37,28,19,调性对应非常软，软调，硬调，超硬调，极硬调。这里的调指鱼竿的调性，说白了就是鱼竿的弯曲度。28调可以这样理解，就是把鱼竿长度分成10份，在鱼竿受力的情况下只有竿稍前部十分之二的部分弯曲，其余十分之八的部分不弯曲或者轻微弯曲。
现在国产竿与进口竿从质量上区别不是较大，而且现市售竿基本上都是合资竿多，所以，无论在那垂钓，建议选购超硬钓竿。因超硬钓竿的提竿反映速度明显快，中鱼率高，上鱼方便，不会因竿软而难提上岸来，节数少，轻。
钓竿的另一重要属性：硬度。影响一支钓竿硬度的因素大约有材料，也就是碳布本身的抗拉强度、钓竿总体的直径大小。可以说碳布等级高，直径较大的钓竿硬度相对会高，相对的，碳布等级低，直径又较小的钓竿硬度相对就会低。
钓竿还有一项非常重要的属性，那就是抗折性，也就是俗话说的结实与否，与钓竿的“硬度”无关，但被“调性”影响着，非常硬的钓竿比如高标号的战斗竿反而容易折，那是因为他们通常是“先调”竿，受力点集中在竿稍一点上，没有缓冲余地，可以说完全是竿梢在同鱼较量。
扩展资料：
鱼竿的作用分为以下四点：
1、利用费力杠杆消耗鱼的体力，并确保鱼唇不破，鱼不脱钩。
2、利用弹性控制钓到的鱼的爆发力，衰减鱼的力量，一方面用以保护手，另一方面可以起到保护鱼竿，避免断竿断线。
3
、与钓线的长度结合，改变钓点到岸边的距离。
4、把鱼从钓点拉到水边，以获得钓获量。
参考资料来源：搜狗百科-鱼竿
期望和方差怎么求？
期望公式：
方差公式：
扩展资料：
在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）
若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。
数学期望怎么求
E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn)
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是连续的随机变量，存在一个相应的概率密度函数 ，若积分 绝对收敛，那么X的期望值可以计算为： ，是针对于连续的随机变量的，与离散随机变量的期望值的算法同出一辙，由于输出值是连续的，所以把求和改成了积分。
扩展资料：
在一般情况下，两个随机变量的积的期望值不等于这两个随机变量的期望值的积。
特殊情况是当这两个随机变量是相互独立的时候 （也就是说一个随机变量的输出不会影响另一个随机变量的输出。）
例如，美国的轮盘中常用的轮盘上有38个数字，每一个数字被选中的概率都是相等的。赌注一般押在其中某一个数字上，如果轮盘的输出值和这个数字相等，那么下赌者可以将相当于赌注35倍的奖金(原注不包含在内)，若输出值和下压数字不同，则赌注就输掉了。
考虑到38种所有的可能结果，然后这里我们的设定的期望目标是“赢钱”，则因此，讨论赢或输两种预想状态的话，以1美元赌注押一个数字上，则获利的期望值为：赢的“概率38分之1，能获得35元”，加上“输1元的情况37种”，结果约等于-0.0526美元。
也就是说，平均起来每赌1美元就会输掉5美分，即美式轮盘以1美元作赌注的期望值为 负0.0526美元。
什么是数学期望？如何计算？
内容来自用户:仙人指路
期望效应人们通常用这样来形象地说明期望效应:"说你行，你就行;说你不行，你就不行。"要想使一个人发展更好，就应该给他传递积极的期望。期望对于人有巨大的影响。期望就如同一把双刃剑，积极的期望促使人们向好的方向发展，消极的期望则使人向坏的方向发展。只有当人们正确的去确立目标是才能有好的效应，这就要求人们拥有好的学识素养和健康的心理素质。通过实验可以证明学生的智力发展是与老师的关注度成正比的。
折叠编辑本段名词由来
期望效应又叫"皮格马利翁效应"也叫"罗森塔尔效应"。这个效应源于古希腊一个美丽的传说。相传古希腊雕刻家皮格马利翁深深地爱上了自己用象牙雕刻的美丽少女，并希望少女能够变成活生生的真人。他的真挚的爱感动了爱神阿劳芙罗狄特，爱神赋予了少女雕像以生命，最终皮格马利翁与自己钟爱的少女结为伉俪。后来美国哈佛大学教授罗森塔尔等人为首的许多心理学家进行一系列研究，实验证明，学生的智力发展与老师对其关注程度成正比关系。
折叠编辑本段效应实验
美国哈佛大学的著名心理学家罗森塔尔曾经做过一个教育效应的实验。他把一群小老鼠一分为二
期望效应，把其中的一小群(A群)交给一个实验员说:"这一群老鼠是属于特别聪明的一类，请你来训练折叠所以，最关键的是指导语编制者的人生观，价值观。因为在不同的观念下所编制的指导语，将具有鲜明的方向性和目的性。第五、期望要持久。教师期望对学生的学业成绩及心理发展等诸方面影
数学里面期望值是什么，怎么算？
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相互独立时，有
性质3和性质4可以推到到任意有限个相互独立的随机变量之和或之积的情况。
参考资料：
数学期望怎么求？
投资生产A产品的期望为64万元，投资生产B产品的期望为41万元。
解答过程为：
1、先求A,B两种产品成功的概率：
P(A)=40/50=0.8，P(B)=35/50=0.7。
2、投资生产A产品的期望为E(A)=0.8*100+0.2*（-80）=64；
投资生产B产品的期望为E(B)=0.7*80+0.3*(-50)=41。
E(A)>E(B)
所以投资A产品要好，因为A平均获利水平高于B。
扩展资料：
数学期望的性质：
1、设X是随机变量，C是常数，则E（CX）=CE（X）。
2、设X，Y是任意两个随机变量，则有E（X+Y）=E（X）+E（Y）。
3、设X，Y是相互独立的随机变量，则有E（XY）=E（X）E（Y）。
4、设C为常数，则E（C）=C。
期望的应用
1、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。
2、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。
