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期望值
✍ dations ◷ 2025-06-29 00:40:33 #期望值
在概率论和统计学中,一个离散性随机变量的期望值(或数学期望,亦简称期望,物理学中称为期待值)是试验中每次可能的结果乘以其结果概率的总和。换句话说,期望值像是随机试验在同样的机会下重复多次,所有那些可能状态平均的结果,便基本上等同“期望值”所期望的数。期望值可能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加权平均。期望值并不一定包含于其分布值域,也并不一定等于值域平均值。例如,掷一枚公平的六面骰子,其每次“点数”的期望值是3.5,计算如下:不过如上所说明的,3.5虽是“点数”的期望值,但却不属于可能结果中的任一个,没有可能掷出此点数。赌博是期望值的一种常见应用。例如,美国的轮盘中常用的轮盘上有38个数字,每一个数字被选中的概率都是相等的。赌注一般押在其中某一个数字上,如果轮盘的输出值和这个数字相等,那么下赌者可以获得相当于赌注35倍的奖金(原注不包含在内),若输出值和下压数字不同,则赌注就输掉了。考虑到38种所有的可能结果,然后这里我们的设定的期望目标是“赢钱”,则因此,讨论赢或输两种预想状态的话,以1美元赌注押一个数字上,则获利的期望值为:赢的“概率38分之1,能获得35元”,加上“输1元的情况37种”,结果约等于-0.0526美元。也就是说,平均起来每赌1美元就会输掉0.0526美元,即美式轮盘以1美元作赌注的期望值为负0.0526美元。如果
X
{displaystyle X}
是在概率空间
(
Ω
,
F
,
P
)
{displaystyle (Omega ,F,P)}
中的随机变量,那么它的期望值
E
(
X
)
{displaystyle operatorname {E} (X)}
的定义是:并不是每一个随机变量都有期望值的,因为有的时候上述积分不存在。如果两个随机变量的分布相同,则它们的期望值也相同。如果
X
{displaystyle X}
是离散的随机变量,输出值为
x
1
,
x
2
,
…
{displaystyle x_{1},x_{2},ldots }
,和输出值相应的概率为
p
1
,
p
2
,
…
{displaystyle p_{1},p_{2},ldots }
(概率和为1)。若级数
∑
i
p
i
x
i
{displaystyle sum _{i}p_{i}x_{i}}
绝对收敛,那么期望值
E
(
X
)
{displaystyle operatorname {E} (X)}
是一个无限数列的和。上面赌博的例子就是用这种方法求出期望值的。如果
X
{displaystyle X}
是连续的随机变量,存在一个相应的概率密度函数
f
(
x
)
{displaystyle f(x)}
,若积分
∫
−
∞
∞
x
f
(
x
)
d
x
{displaystyle int _{-infty }^{infty }xf(x),mathrm {d} x}
绝对收敛,那么
X
{displaystyle X}
的期望值可以计算为:是针对于连续的随机变量的,与离散随机变量的期望值的算法同出一辙,由于输出值是连续的,所以把求和改成了积分。在统计学中,估算变量的期望值时,经常用到的方法是重复测量此变量的值,再用所得数据的平均值来估计此变量的期望值。在概率分布中,期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。在古典力学中,物体重心的算法与期望值的算法十分近似。在赌博中,期望值又称预期值、长期效果值、合理价值、期待值,都能完全贴和,而其计算的方式为:期望值也可以通过方差计算公式来计算方差:
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