分布列d(x)与e(x)公式
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分布列d(x)与e(x)公式
1. 什么是分布列?
分布列是统计学中描述随机变量概率的一种方式,即对于每个可能的取值,列举出相应的概率。
2. 分布列d(x)公式
设随机变量X的所有可能取值为x1、x2、...、xn,对应的概率为p1、p2、...、pn,则X的分布列d(X)为:
d(X)=
xi | p1 | p2 | ... | pn
其中|表示分隔符,每个xi和pi分别对应一个取值和其对应的概率。
3. 分布列d(x)的作用
分布列d(x)能够方便地展示随机变量X的概率分布情况,能够帮助人们更好地理解X的取值和概率之间的关系。同时,在实际应用中,人们可以根据d(x)计算出X的各种统计特征,如期望、方差等。
4. 分布列e(x)公式
另外,除了分布列d(x)之外,还有一种描述随机变量概率的方式是期望分布e(x)。其公式为:
e(X)=
xi | E(X) |
其中E(X)表示X的期望值,每个xi对应的取值没有用到,只用了期望值。
5. 分布列d(x)与e(x)的关系
分布列d(x)和期望分布e(x)都是描述随机变量概率的方式,但是它们之间有着本质区别。分布列d(x)需要列举出每个取值对应的概率,而期望分布e(x)只需要列举出期望值。因此,当随机变量的取值比较少时,使用分布列d(x)更为合适;当随机变量的取值比较多时,期望分布e(x)更加方便。
6. 举例说明分布列d(x)与e(x)
例如,假设有一个骰子,它的每个面都有相等的概率,那么我们可以列出它的分布列d(x)如下:
d(X)=
1 | 1/6 |
2 | 1/6 |
3 | 1/6 |
4 | 1/6 |
5 | 1/6 |
6 | 1/6 |
另外,我们可以通过计算来求解该骰子的期望值。由于每个面的概率相等,我们可以用下列公式求出期望值:
E(X)=(1*1/6)+(2*1/6)+(3*1/6)+(4*1/6)+(5*1/6)+(6*1/6)
E(X)=3.5
因此,该骰子的期望分布e(x)可以写作:
e(X)=3.5 |
7. 总结
分布列d(x)和期望分布e(x)都是描述随机变量概率的方式,但是它们之间有着本质区别。分布列d(x)需要列举出每个取值对应的概率,而期望分布e(x)只需要列举出期望值。在实际应用中,人们可以根据具体问题的需求选择适合的描述方式。
1. 什么是分布列?
分布列是统计学中描述随机变量概率的一种方式,即对于每个可能的取值,列举出相应的概率。
2. 分布列d(x)公式
设随机变量X的所有可能取值为x1、x2、...、xn,对应的概率为p1、p2、...、pn,则X的分布列d(X)为:
d(X)=
xi | p1 | p2 | ... | pn
其中|表示分隔符,每个xi和pi分别对应一个取值和其对应的概率。
3. 分布列d(x)的作用
分布列d(x)能够方便地展示随机变量X的概率分布情况,能够帮助人们更好地理解X的取值和概率之间的关系。同时,在实际应用中,人们可以根据d(x)计算出X的各种统计特征,如期望、方差等。
4. 分布列e(x)公式
另外,除了分布列d(x)之外,还有一种描述随机变量概率的方式是期望分布e(x)。其公式为:
e(X)=
xi | E(X) |
其中E(X)表示X的期望值,每个xi对应的取值没有用到,只用了期望值。
5. 分布列d(x)与e(x)的关系
分布列d(x)和期望分布e(x)都是描述随机变量概率的方式,但是它们之间有着本质区别。分布列d(x)需要列举出每个取值对应的概率,而期望分布e(x)只需要列举出期望值。因此,当随机变量的取值比较少时,使用分布列d(x)更为合适;当随机变量的取值比较多时,期望分布e(x)更加方便。
6. 举例说明分布列d(x)与e(x)
例如,假设有一个骰子,它的每个面都有相等的概率,那么我们可以列出它的分布列d(x)如下:
d(X)=
1 | 1/6 |
2 | 1/6 |
3 | 1/6 |
4 | 1/6 |
5 | 1/6 |
6 | 1/6 |
另外,我们可以通过计算来求解该骰子的期望值。由于每个面的概率相等,我们可以用下列公式求出期望值:
E(X)=(1*1/6)+(2*1/6)+(3*1/6)+(4*1/6)+(5*1/6)+(6*1/6)
E(X)=3.5
因此,该骰子的期望分布e(x)可以写作:
e(X)=3.5 |
7. 总结
分布列d(x)和期望分布e(x)都是描述随机变量概率的方式,但是它们之间有着本质区别。分布列d(x)需要列举出每个取值对应的概率,而期望分布e(x)只需要列举出期望值。在实际应用中,人们可以根据具体问题的需求选择适合的描述方式。
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