隨機變數 X 的數學期望 E X 是平均值嗎？ 這是什麼樣的平均值？

離散隨機變數的所有可能值 習 與相應概率 pi（=習） 的乘積之和稱為離散隨機變數的數學期望。 這是概念。

隨機變數 x 是離散的，如果 x 有 n 個可能的值，則 e（x） = sum （xn n） = sum （xn） n = x 可以作為所有值的平均值（注意：因為 x 是隨機的，所以他的每個可能值被選中的概率是相同的，並且是 1 n， xn 只是 x 個所有可能值之一）。

連續性：如果隨機變數x的分布函式f（x）可以表示為非負可積函式f（x）的積分，則x稱為連續隨機變數，f（x）稱為x的概率密度函式（分布密度函式）。

e（x）=integral（xf（x） dx） 從 a 到 b，其中 f（x） 是概率分布函式，由於它是連續的，因此 f（x） 為 1 （b-a）。

rs，僅供參考。

實際上，這意味著平均。

在離散數量中，它是平均值。

在連續隨機變數中，它是面積的平均值。

我靠的是：本科數學大二和大三都在這裡，概率分布，慢慢想，既然能考上本科，怎麼能......

e（x）是乙個實數，而不是乙個變數，它是乙個加權平均值，它不同於一般平均數，它本質上反映了隨機變數x（也稱為均值）的可能值的真實平均值。

數學期望是算術平均值的乙個術語，它通過定義找到均勻分布的期望 （a+b） 2，並且通過定義找到一般連續函式的期望。

在概率論和統計學中，數學期望（平均值）（或平均值，也稱為期望值）是實驗中每個可能結果的概率之和乘以其結果，是最基本的數學特徵之一。 它反映了隨機變數平均值的大小。

需要注意的是，在常識中，期望值不一定等同於“期望”——“期望值”可能不等於每個結果。 期望值是該變數的輸出值的平均值。 預期值不一定包含在變數的輸出值集中。

如果隨機變數 x 在數學上是預期的，則 e（e（ex）ex） ex 是乙個常數。

設定，ex=c

然後，d（ex）=d（c）=0

e[d(ex)]=e(0)=0

需要注意的是，在常識中，期望值不一定等同於“期望”——“期望值”可能不等於每個結果。 期望值是該變數的輸出值的平均值。 預期值不一定包含在變數的輸出值集中。

如果隨機變數 x 在數學上是預期的，則 e（e（ex）<>

在概率論和統計學中，數學期望值（平均值）是實驗中每個可能結果的概率之和乘以其結果，是最基本的數學特徵之一。 它反映了隨機變數平均值的大小。

需要注意的是，在常識中，期望值不一定等同於“期望”——“期望值”可能不等於每個結果。 期望值是該變數的輸出值的平均值。 預期值不一定包含在變數的輸出值集中。

總結。 隨機變數表示隨機現象（在某些條件下並不總是具有相同結果的現象）中各種結果的實值函式（所有可能的樣本點）。 例如，給定時間在公交車站等候的乘客數量、換乘站在特定時間內接到的電話數量等，都是隨機變數的例子。

隨機變數的不確定性與模糊變數的本質區別在於後者的結果仍然是不確定的，即模糊的。 隨機事件，無論它們是否與數量直接相關，都可以量化，也就是說，它們可以用定量的方式表示。 量化隨機事件的優點是可以通過數學分析來研究隨機現象。

對於隨機變數 x，其中 e（x） 和 e（x） 是 的適當平方。

您好，我在這裡為您諮詢，請稍等片刻，我會立即回覆您好，我很樂意為您解答。 示例中的值為 3 到 8

x 是隨機變數，x 2 也是隨機變數，e（x） 是該離散變數的平均值，e（x 2） 是 x 2 的平均值。 例如：1,2,3,4,5 的平均值為：

3，而平均值為1,4,9,16。 它們也是相關的，d（x）=e（x2）-e（x）2

隨機變數表示隨機現象（在某些條件下並不總是具有相同結果的現象）中各種結果的實值函式（所有可能的樣本點）。 例如，給定時間在公交車站等候的乘客數量、換乘站在特定時間內接到的電話數量等，都是隨機變數的例子。 隨機變數的不確定性與模糊變數的本質區別在於後者的結果仍然是不確定的，即模糊的。

隨機事件，無論它們是否與數量直接相關，都可以量化，也就是說，它們可以用定量的方式表示。 量化隨機事件的優點是可以通過數學分析來研究隨機現象。

希望以上對您有所幫助 如果您對我滿意，請給我豎起大拇指

e（x） 已經是乙個數字，它的期望仍然是它自己的 e（x）。

e(x^2)-2ex+1=10

e(x^2)-4ex+4=6

所以 ex=7 e（x 2）=16d（x）=e（x）-[e（x）] 2 =16-（7 2） 2