概率论与数理统计(简明版-理工类)
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第 八 章
离散型随机变量的数学期望
连续型随机变量的数学期望
随机变量函数的数学期望
二维随机变量函数的数学期望
数学期望的性质
方差的定义
随机变量方差的计算
0-1分布的数字特征
二项分布的数字特征
几何分布的数字特征
泊松分布的数字特征
指数分布的数字特征
均匀分布的数字特征
正态分布的数字特征
方差的性质
协方差的计算
协方差的性质
相关系数的定义
随机变量和的方差与协方差的关系
正态分布的相关与独立
矩的概念
n维正态分布的重要性质—性质1
n维正态分布的重要性质—性质2
n维正态分布的重要性质—性质3
n维正态分布的重要性质—性质4
切比雪夫不等式
伯努利大数定理
依概率收敛的定义
切比雪夫大数定理
林德伯格—勒维中心极限定理
棣莫佛—拉普拉斯中心极限定理
 
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离散型随机变量的数学期望

    平均值是日常生活中最常用的一个数字特征,它对评判事物作出决策等具有重要作用.

    例如,某商场计划于5月1日在户外搞一次促销活动,统计资料表明,如果在商场内搞促销活动,可获得经济效益3万元;在商场外搞促销活动,如果不遇到雨天可获得经济效益12万元,遇到雨天则带来经济损失5万元;若前一天的天气预报称当日有雨的概率为40%,则商场应如何选择促销方式?

    显然商场在该日搞促销活动预期获得的经济效益是一个随机变量,其概率分布为

要作出决策就要将此时的平均效益与3万元进行比较,如何求平均效益呢?要客观地反映平均效益,既要考虑的所有取值,又要考虑取每一个值时的概率,即为

(万元).

称这个平均效益5.2万元为随机变量的数学期望,一般地,

    定义  设离散型随机变量的概率分布为

    如果绝对收敛,则定义的数学期望(又称均值)为.

注:符号有时简写为. 同样,对于连续型随机变量也是这样规定.

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