数学期望怎么求均值

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数学期望（也称为期望值）是统计学中的一个概念，它描述了一个随机变量的平均值。对于一个离散型随机变量$X$，其数学期望$E(X)$定义为： $$E(X) = \SUM_{I=1}^{N} X_I P_I$$ 其中，$X_I$ 表示随机变量取第$I$个值的概率，$P_I$ 表示该值出现的次数。对于连续型随机变量$Y$，其数学期望$E(Y)$定义为： $$E(Y) = \INT_{-\INFTY}^{\INFTY} Y F(Y) DY$$ 这里，$F(Y)$ 是概率密度函数，描述了随机变量在各个可能取值的概率分布。为了求得均值，我们需要知道随机变量的分布情况和每个值的概率。然后根据上述公式计算即可得到均值。

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数学期望（或期望值）是一个统计学中的概念，用来描述随机变量的平均值。在概率论中，一个随机变量X的期望值定义为： $$ E(X) = \SUM_{X} X \CDOT P(X=X) $$ 其中，$P(X=X)$ 是随机变量X取值为X的概率。要计算均值，我们首先需要知道每个可能结果的概率。然后，我们将每个结果乘以其概率，并将所有乘积求和。最后，将这个和除以所有可能结果的总数，就可以得到均值。例如，假设有一个硬币投掷实验，硬币正面朝上的概率是0.5，反面朝上的概率也是0.5。那么，硬币投掷的期望值E(X)就是： $$ E(X) = (0.5 \TIMES 1 0.5 \TIMES 1) = 1 $$ 这意味着每次投掷硬币时，平均来说，得到的结果是1。

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数学期望（EXPECTED VALUE, EV）是概率论中的一个重要概念，它描述了随机变量的平均值。对于一个随机变量 $X$，其数学期望 $E(X)$ 可以通过以下公式计算： $$ E(X) = \SUM_{X} X \CDOT P(X=X) $$ 其中，$\SUM$ 表示求和，$P(X=X)$ 表示随机变量取值 $X$ 的概率。例如，如果一个随机变量 $X$ 服从参数为 $\LAMBDA$ 的泊松分布，那么它的数学期望可以表示为： $$ E(X) = \LAMBDA $$ 这是因为在泊松分布中，$X$ 的期望等于其参数 $\LAMBDA$。

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