数学期望E(x)是什么意思？
E(x)指数学期望。
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，大概意思是当你下注时，期望赢得多少钱。
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。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。
扩展资料
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。
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
数学期望E(x)在概率论和统计学中是一个核心概念，
定义：
数学期望E(x)又称期望值或均值，用于衡量一个随机变量的平均值。
对于离散型随机变量，其数学期望E(X)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。公式表示为：E(X) = Σ(xi * pi)，其中xi是随机变量的可能取值，pi是xi对应的概率。
对于连续型随机变量，其数学期望E(X)需要用到积分来计算。公式表示为：E(X) = ∫(-∞,∞) x * f(x) dx，其中f(x)是随机变量X的概率密度函数。
性质：
数学期望反映随机变量平均取值的大小，但并不一定等于随机变量可能的某个取值。
数学期望是随机变量输出值的平均数，但它并不一定包含于变量的输出值集合里。
数学期望在统计、金融和经济学等领域中有广泛的应用，是理解随机事件的平均发生情况的重要工具。
运算性质（对于离散型随机变量）：
E(c) = c，其中c是常数。
E(cX) = cE(X)，其中c是常数。
E(X+Y) = E(X) + E(Y)，其中X和Y是随机变量。
E(X-Y) = E(X) - E(Y)，其中X和Y是随机变量。
如果X和Y是相互独立的随机变量，则有E(XY) = E(X)E(Y)。
应用：
数学期望用于描述随机变量的集中趋势，比如均值、中位数和众数。
在数据分析中，数学期望是常用的统计量之一。
在计算机科学中，数学期望也被用作评估程序的效率和算法的复杂性。
归纳：
数学期望E(x)是概率论和统计学中用于衡量随机变量平均取值的重要概念。它反映了随机变量取值的集中趋势，通过计算每次可能结果的概率乘以其结果的总和得到。数学期望在多个领域中有广泛的应用，是理解随机事件平均发生情况的重要工具。
