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期望和均值是一个概念吗
样本
均值
和样本
期望
有什么区别?
答:
样本均值:样本
均值是
指样本的所有观测值的平均数。用符号 X̄ 表示。计算样本均值的公式为:X̄ = (Xi1 + Xi2 + … + Xin) / n,其中 Xi1 到 Xin 表示样本中的各个观测值,n 表示样本的大小。样本
期望
:样本期望是指
一个
样本的所有观测值的加权平均数,其中每个观测值的权重相等...
期望和均值
的关系
答:
高等数学中,如果变量x的取值为[
1
,2,3],则这个变量在各个值的【
均值
】(1+2+3)/3=2 概率论与数理统计中,如果随机变量X的取值为[1, 2, 3],概率分布为[0.2, 0.5, 0.3],这这个随机变量X的【
期望
】=1 0.2+2 0.5+3*0.3=2.1 从这里可以看出,高等数学中,概率统一定死了,...
在正太分布中,
均值是
数学
期望吗
?
答:
正态分布一种概率分布,也称“常态分布”。正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的
均值
,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ^2)。可以计算出来数学
期望
=μ,即随机变量的均值(计算过程见下图)。
什么是统计
期望平均值
?
答:
所以这个数字我们永远不知道它是多少 而在矩估计里用到的
平均值
,指的是我们从整体里面抽出来的部分样本的
平均数
,这个数字是从比较小的范围内算出来的,而这个小范围的平均数可以去代替“总体”范围内的平均数来使用,算作“总体”平均数的
一个
估计的值,即,数学
期望
的估计。
概率
平均值
答:
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,类似加权平均。例如:某城市有10万个家庭,没有孩子的家庭有1000个,有一个孩子的家庭有9万个,有两个孩子的家庭有6000个,有3个孩子的家庭有3000个, 则此城市中任一个家庭中孩子的数目
是一个
随机变量,...
正态分布计算
期望和
方差公式是什么
答:
正态分布,作为统计学中最重要的连续概率分布之一,其
期望
(
均值
)和方差的计算具有特定的公式。对于正态分布$N(\mu, \sigma^2)$,其中$\mu$是均值(期望),$\sigma^2$是方差,这两个参数直接给出了正态分布的两个关键特征。期望(均值)的计算公式非常简单,就是直接等于正态分布的参数$\mu$...
均值
的另称“数学
期望
” 是什么
意思
?
答:
在概率和统计学中,
一个
随机变量的
期望
值(或期待值)是变量的输出值乘以其机率的总和,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。这个期望应该这样理解.不出现意外的时候出现的
平均值
,也就是我们期望出现的值...- - ...
二项分布的均值、方差
均值与
方差的性质
答:
先说一下
期望
吧 期望就是事件发生以前你对结果的
一个
预期 说明白一点就是
均值
先用最简单的两点分布(伯努利分布)给你解释再说二项分布 两点分布的
意思
就是譬如说你扔硬币 结果有两个 分别是正面和反面 发生正面的概率为p 反面就为q=1-p 如果是正面你就得1分 反面就0分 现在我们算一下你的...
期望
的计算公式是什么?
答:
在概率论和统计学中,
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,期望值像是随机试验结果的“加权
平均值
”,其中权重是每个结果发生的概率。1. 离散变量的期望: 对于离散随机变量,期望是该变量可能取的所有值与其对应概率的乘积之和。如果X
是一个
离散随机变量,其可能的值为x1, x2,...
样本的
期望与均值
有什么关系?
答:
样本的
期望
E(Xi)通常是指对随机变量Xi的期望,而不是对样本的期望。随机变量的期望通常可以理解为该随机变量可能取值的加权
平均
,权重就是每个值的概率。ΣXi的字面
意思
是求所有Xi的和,即所有观测值的和,通常称之为样本和。求和并不意味着对每个样本求平均再对每个样本
均值
求和。如果ΣXi代表的是...
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