数学期望是什么数学期望的定义 _经验分享

数学期望是什么
离散型
离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型随机变量的数学期望（设级数绝对收敛）,记为E（x）.随机变量最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.又称期望或均值.如果随机变量只取得有限个值,称之为离散型随机变量的数学期望.它是简单算术平均的一种推广,类似加权平均.例如某城市有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,它的数学期望为0×0.01+1×0.9+2×0.06+3×0.03等于1.11,即此城市一个家庭平均有小孩1.11个,用数学式子表示为：E(X)=1.11.
连续型
若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分,则称X为连续性随机变量,f(x)称为X的概率密度函数（分布密度函数）.能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为离散型随机变量.离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围（或说成取值的形式）确定,变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量,比如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上,k是随机变量,k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数3.5、无理数√20,因而k是离散型随机变量.如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量,
随机变量的数学期望值
在概率论数学期望
和统计学中,一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、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.换句话说,期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值.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.（换句话说,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.）
单独数据的数学期望值
对于数学期望的定义是这样的.数学期望 E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) X1,X2,X3,……,Xn为这几个数据,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(Xi).则：E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) = X1*f1(X1) + X2*f2(X2) + …… + Xn*fn(Xn) 很北京大学数学教学系列丛书
容易证明E(X)对于这几个数据来说就是他们的算术平均值.我们举个例子,比如说有这么几个数：1,1,2,5,2,6,5,8,9,4,8,1 1出现的次数为3次,占所有数据出现次数的3/12,这个3/12就是1所对应的频率.同理,可以计算出f(2) = 2/12,f(5) = 2/12 ,f(6) = 1/12 ,f(8) = 2/12 ,f(9) = 1/12 ,f(4) = 1/12 根据数学期望的定义：E(X) = 1*f(1) + 2*f(2) + 5*f(5) + 6*f(6) + 8*f(8) + 9*f(9) + 4*f(4) = 13/3 所以 E(X) = 13/3,现在算这些数的算术平均值：Xa = (1+1+2+5+2+6+5+8+9+4+8+1)/12 = 13/3 所以E(X) = Xa = 13/3
怎样理解数学期望？
1.什么是数学期望？
数学期望亦称期望、期望值等。在概率论和统计学中，一个离散型随机变量的期望值是试验中每一次可能出现的结果的概率乘以其结果的总和。
这是什么意思呢？假如我们来玩一个游戏，一共52张牌，其中有4个A 。我们1元钱赌一把，如果你抽中了A ，那么我给你10元钱，否则你的1元钱就输给我了。在这个游戏中，抽中的概率是113(452)113(452) ，结果是赢10元钱；抽不中概率是12131213 ，结果是亏1元钱。那么你赢的概率，也就是期望值是?213?213 。这样，你玩了很多把之后，一算账，发现平均每把会亏?213 ?213元。一般在竞赛中，若X是一个离散型的随机变量，可能值为x1,x2x1,x2…… ，对应概率为p1,p2p1,p2…… ，概率和为1 ，那么期望值E(X)=∑ipixiE(X)=∑ipix
对于数学期望，我们还应该明确一些知识点：
（1）期望的“线性”性质。对于所有满足条件的离散型的随机变量X ， Y和常量a ， b ，有：E(aX+bY)=aE(x)+bE(y)E(aX+bY)=aE(x)+bE(y)；类似的，我们还有E(XY)=E(X)+E(Y)E(XY)=E(X)+E(Y) 。
（2）全概率公式假设{Bn∣n=1,2,3,...Bn∣n=1,2,3,...}是一个“概率空间有限或可数无限”的分割，且集合BnBn是一个“可数集合” ，则对于任意事件A有：
P(A)=∑nP(A∣Bn)P(Bn)P(A)=∑nP(A∣Bn)P(Bn)
（3）全期望公式 E(Y)=E(E(Y∣X))=∑iP(X=xi)E(Y∣X=xi)
2.方差(variance)：方差是衡量在期望μ=E(X)μ=E(X)(均值)附近震荡程度的量可用下式计算
Var(X)=E(X?μ)2
Var(X)=E(X?μ)2
一个等价的公式是：
Var(X)=E(X2)?E2(X)
Var(X)=E(X2)?E2(X)
方差的性质:
(1) Var(X)≥0Var(X)≥0,Var(c)=0Var(c)=0,指常数没有震荡。
(2) Var(cX)=c2Var(X)Var(cX)=c2Var(X) 此公式提供了改善震荡的一个方法那就是将随机变量取值进行伸缩。
(3) Var(X+c)=Var(X)Var(X+c)=Var(X),对所有随进变量取值进行平移不改变震荡程度。
(4) 独立的随机变量之和的方差等于方差的和(Remark:均值的这个性质不要求随机变量独立)
Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)
Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)
Proof:
Var(X+Y)=E(X2+Y2+2XY)?E2(X)?E2(Y)?2E(X)E(Y)
Var(X+Y)=E(X2+Y2+2XY)?E2(X)?E2(Y)?2E(X)E(Y)
因为X,YX,Y互相独立
E(XY)=E(X)E(Y)
E(XY)=E(X)E(Y)
代入上式便得
Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)
Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)
从证明过程看独立条件必不可少。由于方差是由期望定义的，所以方差的一切性质可由期望导出，可见期望的概念要比方差重要。

什么是数学期望？如何计算？数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
计算公式：
1、离散型：
离散型随机变量X的取值为X1、X2、X3……Xn ， p(X1)、p(X2)、p(X3)……p(Xn)、为X对应取值的概率，可理解为数据X1、X2、X3……Xn出现的频率高f(Xi) ，则：
2、连续型：
设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x) ，若积分绝对收敛，则称积分的值
为随机变量的数学期望，记为E(X) 。即
扩展资料
例题：
在10件产品中，有3件一等品， 4件二等品， 3件三等品。从这10件产品中任取3件,求：
（1）取出的3件产品中一等品件数x的分布列和数学期望；
（2）取出的3件产品中一等品件数多于二等品件数的概率。
解：
x的数学期望E(x)=0*7/24+1*21/40+2*7/40+3*1/120=9/10
参考资料来源：百度百科-数学期望
什么叫数学期望？数学期望是概率论早期发展中就已产生的一个概念。当时研究的概率问题大多与赌博有关。假如某人在一局赌博中面临如下的情况：在总共m＋n种等可能出现的结果中,有m种结果可赢得α,其余n种结果可赢得b), 则就是他在该局赌博中所能期望的收入。数学期望的这种初始形式早在1657年即由荷兰数学家C.惠更斯明确提出。它是简单算术平均的一种推广。设x为离散型随机变量，它取值x0 ， x1,…的概率分别为p1,p2,…,则当级数时，定义它的期望为。这里之所以要求级数绝对收敛，是因为作为期望的这种平均，不应当依赖于求和的次序。若x 为连续型随机变量，其密度函数为p（x），则当积分时,定义它的期望为。在一般场合，设x是概率空间(Ω,F,p)上的随机变量，其分布函数为F(x),则当时,定义x的期望为式中是斯蒂尔杰斯积分;或是随机变量x 在Ω上对概率测度p的积分。然而,并非所有的随机变量都具有期望。随机变量的期望,有下列性质:E(x＋Y)=Ex＋EY；若把常数α看作随机变量,则Eα=α；若x≥0,则Ex≥0;若x与Y独立,则E(XY)＝Ex·EY;若随机变量x1,x2,…,xn有联合分布函数F(x1,x2,…,xn),则对一类n元函数?0?6(x1,x2,…,xn)（称为可积的n元波莱尔可测函数，它包括所有可积的初等函数和连续函数），有若Z＝x＋iY为复随机变量,则定义其数学期望为EZ=Ex＋iEY 。上述数学期望的概念也可推广至随机向量的情形。一个随机向量的数学期望(EX定义为以其各分量xj的数学期望为分量的向量，即，也称为X的均值向量。它也具有一般期望所具有的类似性质。
数学期望是什么什么是数学期望1、数学期望（mean）是最基本的数学特征之一，运用于概率论和统计学中，它是每个可能结果的概率乘以其结果的总和。它反映了随机变量的平均值。
2、需要注意的是，期望并不一定等同于常识中的“期望”——“期望”未必等于每一个结果。期望值是变量输出值的平均值。期望不一定包含在变量的输出值集合中。
3、大数定律规定，当重复次数接近无穷大时，数值的算术平均值几乎肯定会收敛到期望值。
“数学期望”指的是什么？数学期望是一种重要的数字特征，它反映随机变量平均取值的大小，是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。这里的“期望”一词来源于赌博，大概意思是当下注时，期望赢得多少钱。
以大数据眼光看问题体现了数学期望中的大量试验出规律，不能光看眼前或特例，对一种现象不能过早下结论，要多听、多看从而获得拿个隐藏在背后的规律；
以大概率眼看光问题对应数学期望中的概率加权，大概率对应的取值对最后之结果影响大，所以当有了一个目标，为了实现它，就要找一条实现起来概率最大的路径。
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应用：
1）随机炒股
随机炒股也就是闭着眼睛在股市中挑一只股票，并且假设止损和止盈线都为10% ，因为是随机选股，那么胜率=败率，由于印花税、佣金和手续费的存在，胜率=败率<50% ，最后的数学期望一定为负，可见随机炒股，长期的后果，必输无疑。
2）趋势炒股
趋势炒股是建立在惯性理论上的，胜率跟经验有很大关系，基本上平均胜率可以假定为60% ，则败率为40% ，一般趋势投资者本着赚点就跑，亏了套死不卖的原则，如涨10%止盈，跌50%止损，数学期望为EP=60%*10%-40%*50%=-0.14 ，必输无疑。
只有止损线<15%时，趋势投资才有可能赢。但是止损线过低，就会形成频繁交易，一方面交易成本增加，另一方面交易者的判断力下降，也就是胜率必然下降，那么最终的下场好不到哪去。
【数学期望是什么数学期望的定义】3）价值投资
由于价值低估买，所以胜率比较高，且价值投资都预留安全边际，也就是向上的空间巨大，而下跌空间有限，所以数学期望值一定为正。
参考资料来源：百度百科-数学期望
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