데이터의 기대치를 어떻게 찾을 수 있나요?

D(x)를 데이터의 분산으로, E(x)를 기대값으로 기억하면 D(x)=E(x^2)-[E(x)]^2이므로 E(X?)를 알아내거나 정의 방법을 사용하여 직접 찾을 수 있습니다. 수학적 기대는 실험에서 가능한 각 결과의 확률에 해당 결과를 곱한 값의 합계입니다. 이는 가장 기본적인 수학적 특성 중 하나입니다. 확률변수의 평균값을 반영합니다.

기대값은 기본 확률의 업그레이드 버전으로 모든 경영 의사결정 과정, 특히 금융 분야에서 가장 실용적인 통계 도구입니다. 이벤트의 기대 가치 또는 보상(원래 복권을 설명하는 데 사용됨)은 실제로 모든 다양한 결과의 합계이며, 각 결과는 자체 확률과 보상의 곱입니다.

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이산 확률 변수의 수학적 기대값의 의미:

확률 이론과 통계에서 이산 확률 변수의 가능한 모든 값의 합 xi와 해당 확률 P(=xi)의 곱을 수학적 기대값(계열이 절대적으로 수렴한다고 가정)이라고 하며 E(x)로 표시됩니다. 수학적 기대값은 기대값(expectation) 또는 평균(mean)이라고도 합니다. 그 의미는 실제로 확률변수의 가장 기본적인 수학적 특성 중 하나인 확률변수의 평균값입니다.

그러나 기대값의 엄격한 정의는 ∑xi*pi가 절대적으로 수렴한다는 것입니다. 이는 일반적으로 이해되는 평균값과 다르다는 것을 의미합니다. 확률변수는 평균이나 중앙값을 가질 수 있지만 기대값이 반드시 존재하는 것은 아닙니다.

바이두 백과사전 - 수학적 기대