수학 기대는 어떻게 풀까요?

D(x) 를 데이터의 분산으로, E(x) 를 기대로, d (x) = E(X 2)-[e (x)] 2 를 e (x)? ) 나오거나 정의 방법을 직접 사용하십시오. 수학적 기대는 실험에서 가능한 각 결과에 결과 합계를 곱할 확률이며 가장 기본적인 수학적 특징 중 하나입니다. 임의 변수의 평균을 반영합니다. 기대는 기본 확률의 업그레이드 버전이며, 특히 금융 분야에서 모든 관리 의사 결정 과정에서 가장 유용한 통계 도구입니다. 한 사건의 기대치 (원래는 복권을 사는 것을 묘사하는 데 사용됨) 은 사실 모든 다른 결과의 합계이며, 각 결과에 자신의 확률과 수익을 곱한 것이다.

확장 데이터가 있는 이산 무작위 변수의 수학적 기대의 의미: 확률론과 통계에서 이산 무작위 변수의 가능한 모든 값 Xi 와 해당 확률 P(=xi) 의 곱을 수학 기대 (급수 절대 수렴 설정) 라고 하며 E(x) 로 기록됩니다. 기대 또는 평균이라고도 하는 수학적 기대는 실제로 무작위 변수의 평균이며 무작위 변수의 가장 기본적인 수학적 특징 중 하나입니다. 그러나 기대의 엄격한 정의는 ∑Xi *π π의 절대 수렴이며, 이는 절대적이라는 것을 의미하며, 이는 일반적으로 이해하는 평균과 다르다는 것을 의미한다. 무작위 변수에는 평균이나 중앙값이 있을 수 있지만 기대치가 반드시 있는 것은 아닙니다. 바이두 백과-수학적 기대