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一件不确定的事件有确定的所有结果,把第一种的结果值记为s1,它发生的概率记为p1,第二种结果值记为s2,它发生的概率为p2,... 第n种结果值记为sn,它发生的概率记为pn ...那么期望值 Ex=s1*p1+s2*p2+...+sn*pn+...
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。
期望值计算:
例子
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,记为X。它可取值0,1,2,3。
其中,X取0的概率为0.01,取1的概率为0.9,取2的概率为0.06,取3的概率为0.03。
则,它的数学期望
扩展资料:
期望值学术解释:
1.期望值是指人们对所实现的目标主观上的一种估计;
2.期望值是指人们对自己的行为和努力能否导致所企求之结果的主观估计,即根据个体经验判断实现其目标可能性的大小;
3.期望值是指对某种激励效能的预测;
4.期望值是指社会大众对处在某一社会地位、角色的个人或阶层所应当具有的道德水准和人生观、价值观的全部内涵的一种主观愿望。
期望的来源:
在17世纪,有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战,给他出了一道题目:甲乙两个人赌博,他们两人获胜的机率相等,比赛规则是先胜三局者为赢家,一共进行五局,赢家可以获得100法郎的奖励。当比赛进行到第四局的时候,甲胜了两局,乙胜了一局,这时由于某些原因中止了比赛,分配这100法郎:
用概率论的知识,不难得知,甲获胜的可能性大,乙获胜的可能性小。因为甲输掉后两局的可能性只有(1/2)×(1/2)=1/4,也就是说甲赢得后两局的概率为1-(1/4)=3/4,甲有75%的期望获得100法郎;而乙期望赢得100法郎就得在后两局均击败甲,乙连续赢得后两局的概率为(1/2)*(1/2)=1/4,即乙有25%的期望获得100法郎奖金。
可见,虽然不能再进行比赛,但依据上述可能性推断,甲乙双方最终胜利的客观期望分别为75%和25%,因此甲应分得奖金的100*75%=75(法郎),乙应分得奖金的的100×25%=25(法郎)。这个故事里出现了“期望”这个词,数学期望由此而来。
参考资料来源:百度百科-数学期望
期望值的计算公式:销售额的期望值=Σ(各情况下的销售额×各情况发生的概率),在概率论和统计学中,期望值(或数学期望、或均值,亦简称期望,物理学中称为期待值)是指在一个离散性随机变量试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
期望理论,又称作“效价-手段-期望理论”,北美著名心理学家和行为科学家维克托·弗鲁姆于1964年在《工作与激励》中提出来的激励理论。
期望理论的基础是:人之所以能够从事某项工作并达成目标,是因为这些工作和组织目标会帮助他们达成自己的目标,满足自己某方面的需要。弗鲁姆认为,某一活动对某人的激励力量取决于他所能得到结果的全部预期价值乘以他认为达成该结果的期望概率。
期望理论三个要素是努力与绩效、绩效与奖励、奖励与需要。努力与绩效的含义是人们总是希望通过一定的努力达到预期的目标,如果个人主观认为达到目标的概率很高,就会有信心,并激发出很强的工作力量。
反之如果他认为目标太高,通过努力也不会有很好绩效时,就失去了内在的动力,导致工作消极。绩效与奖励的含义是绩效即指个体经过努力取得良好工作绩效所带来的对绩效的奖赏性回报的期望。
奖励与需要的含义是任何结果对个体的激励影响的程度,取决于个体对结果的评价,即奖励与满足个人需要的关系。人总是希望自己所获得的奖励能满足自己某方面的需要。
E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) = X1*f1(X1) + X2*f2(X2) + …… + Xn*fn(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).
扩展资料
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。
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集合里。
大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。
离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。
参考资料:百度百科词条 数学期望
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。
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)=x1*p+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
x
2
+
1/2
x
2.如果x取2和-1的概率都是1/2,则其数学期望=1/2
x
2
+
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)
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发布时间:2022-12-05 06:45
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