凱利公式期望值怎麽算(數學裏麵期望值是什麽？怎麽算)

本篇文章2102;大家ţ27;ţ27;期望值怎麽算,以及凱利公式期望值怎麽算對應的知෯2;點A292;希望對各位有所幫助A292;不#201;忘了收"255;本站A281;

內容導ō22;：

• 計算期望值的公式是什麽
• 數學Ş23;Ɩ29;期望值是什麽？怎麽算？
• 期望值計算公式
• 期望的計算公式是什麽？
• 怎麽算期望值
• 數學期望值的公式

一件不確定的事件有確定的所有2080;果,把౑2;一278;的2080;果值ා2;為s1,它௙2;生的概率ා2;為2;1,౑2;二278;2080;果值ා2;為s2,它௙2;生的概率為2;2,...2;౑2;n278;2080;果值ා2;為sn,它௙2;生的概率ා2;為2;n2;...Ų27;麽期望值2;E
20;=s12;2;1+s22;2;2+...+sn2;2;n+...

在概率෢2;和2113;計學中A292;數學期望(mean)A288;或均值A292;亦簡281;期望A289;是試驗中每次可Ŋ21;2080;果的概率乘以其2080;果的2317;和A292;是最基本的數學特征之一
2290;它反映隨機ť22;ŵ27;平均取值的大小
2290;

期望值計算：

例子

某城市有10萬個家庭A292;沒有孩子的家庭有1000個A292;有一個孩子的家庭有9萬個A292;有兩個孩子的家庭有6000個A292;有3個孩子的家庭有3000個
2290;

則此城市中任一個家庭中孩子的數目是一個隨機ť22;ŵ27;A292;ා2;為X
2290;它可取值0A292;1A292;2A292;3
2290;

其中A292;X取0的概率為0.01A292;取1的概率為0.9A292;取2的概率為0.06A292;取3的概率為0.03
2290;

則A292;它的數學期望

擴展資料：

期望值學術#299;ŵ23;：

1.期望值是指人們對所實現的目標主#264;上的一278;估計；

2.期望值是指人們對!258;己的ඡ2;為和努力Ŋ21;否導!268;所企求之2080;果的主#264;估計,即根據個體2147;驗判斷實現其目標可Ŋ21;性的大小；

3.期望值是指對某278;激勵效Ŋ21;的ƅ28;測；

2;.期望值是指社會大ı26;對處在某一社會地位
2289;#282;色的個人或༎2;層所應當具有的道德水準和人生#264;
2289;價值#264;的全部內涵的一278;主#264;願望
2290;

期望的來源：

在17世2000;A292;有一個賭徒向法國著名數學家帕斯卡挑戰A292;2102;他出了一道題目：ஸ2;乙兩個人賭博A292;他們兩人獲勝的機率相等A292;比賽#215;則是先勝三局2773;為贏家A292;一共進ඡ2;五局A292;贏家可以獲得100法郎的獎勵
2290;當比賽進ඡ2;到౑2;四局的時候A292;ஸ2;勝了兩局A292;乙勝了一局A292;這時由於某些原因中止了比賽A292;分配這100法郎：

用概率෢2;的知෯2;A292;不Ƃ27;得知A292;ஸ2;獲勝的可Ŋ21;性大A292;乙獲勝的可Ŋ21;性小
2290;因為ஸ2;輸掉後兩局的可Ŋ21;性隻有(1/2)㗨1/2A289;=1/2;A292;也就是說ஸ2;贏得後兩局的概率為1A293;(1/2;)=3/2;A292;ஸ2;有75%的期望獲得100法郎；2780;乙期望贏得100法郎就得在後兩局均擊敗ஸ2;A292;乙連2396;贏得後兩局的概率為(1/2)2;(1/2)=1/2;A292;即乙有25%的期望獲得100法郎獎ŵ29;
2290;

可#211;A292;雖然不Ŋ21;再進ඡ2;比賽A292;但依據上述可Ŋ21;性推斷A292;ஸ2;乙雙方最2066;勝利的客#264;期望分別為75%和25%A292;因此ஸ2;應分得獎ŵ29;的1002;75%=75(法郎)A292;乙應分得獎ŵ29;的的100㗲5%=25(法郎)
2290;這個故事Ş23;出現了220;期望221;這個Ţ22;A292;數學期望由此2780;來
2290;

參2771;資料來源：百度百科-數學期望

期望值的計算公式：銷售額的期望值=s237; 2;情況下的銷售額㗥 2;情況௙2;生的概率A289;A292;在概率෢2;和2113;計學中A292;期望值A288;或數學期望
2289;或均值A292;亦簡281;期望A292;物理學中281;為期待值A289;是指在一個Ƃ26;散性隨機ť22;ŵ27;試驗中每次可Ŋ21;2080;果的概率乘以其2080;果的2317;和
2290;

期望理෢2;A292;又281;作220;效價-手段-期望理෢2;221;A292;北2654;著名心理學家和ඡ2;為科學家2173;克托ⷥt201;8293;熦–𜱹62;年在
2298;工作!287;激勵
2299;中提出來的激勵理෢2;
2290;

期望理෢2;的基礎是：人之所以Ŋ21;夠從事某項工作並達成目標A292;是因為這些工作和2068;2340;目標會幫助他們達成!258;己的目標A292;滿$275;!258;己某方Ɩ29;的需#201;
2290;弗魯姆認為A292;某一活動對某人的激勵力ŵ27;取決於他所Ŋ21;得到2080;果的全部ƅ28;期價值乘以他認為達成ෘ2;2080;果的期望概率
2290;

期望理෢2;三個#201;2032;是努力!287;2318;效
2289;2318;效!287;獎勵
2289;獎勵!287;需#201;
2290;努力!287;2318;效的含2681;是人們2317;是希望通๮2;一定的努力達到ƅ28;期的目標A292;如果個人主#264;認為達到目標的概率很高A292;就會有信心A292;並激௙2;出很強的工作力ŵ27;
2290;

反之如果他認為目標太高A292;通๮2;努力也不會有很好2318;效時A292;就失去了內在的動力A292;導!268;工作消極
2290;2318;效!287;獎勵的含2681;是2318;效即指個體2147;๮2;努力取得良好工作2318;效所帶來的對2318;效的獎ถ2;性回報的期望
2290;

獎勵!287;需#201;的含2681;是任何2080;果對個體的激勵影響的243;度A292;取決於個體對2080;果的評價A292;即獎勵!287;滿$275;個人需#201;的關係
2290;人2317;是希望!258;己所獲得的獎勵Ŋ21;滿$275;!258;己某方Ɩ29;的需#201;
2290;

E(X)2;=2;X12;2;(X1A289;2;+2;X22;2;(X2A289;2;+2;230;230;2;+2;Xn2;2;(Xn)2;=2;X12; 2;1(X1A289;2;+2;X22; 2;2(X2A289;2;+2;230;230;2;+2;Xn2; 2;n(Xn)

X2;；1,X2;；2,X2;；3A292;230;230;A292;X
2290;

n為這Ƃ26;散型隨機ť22;ŵ27;A292;2;(X1A289;,2;(X2A289;,2;(X3A289;A292;230;230;2;(Xn)為這幾個數據的概率函數
2290;在隨機出現的幾個數據中2;(X1A289;,2;(X2A289;,2;(X3A289;A292;230;230;2;(Xn)概率函數就理#299;為數據X1,X2,X3A292;230;230;A292;Xn出現的頻率 2;(Xn).

擴展資料

在概率෢2;和2113;計學中A292;數學期望(mean)A288;或均值A292;亦簡281;期望A289;是試驗中每次可Ŋ21;2080;果的概率乘以其2080;果的2317;和A292;是最基本的數學特征之一
2290;它反映隨機ť22;ŵ27;平均取值的大小
2290;

需#201;注意的是A292;期望值並不一定等同於常෯2;中的220;期望221;212;212;220;期望值221;也許!287;每一個2080;果都不相等
2290;期望值是ෘ2;ť22;ŵ27;輸出值的平均數
2290;期望值並不一定包含於ť22;ŵ27;的輸出值集合Ş23;
2290;

大數定律#215;定A292;隨著ŵ25;複次數接近無窮大A292;數值的算術平均值幾乎2943;定地收斂於期望值
2290;

Ƃ26;散型隨機ť22;ŵ27;!287;連2396;型隨機ť22;ŵ27;都是由隨機ť22;ŵ27;取值範圍(取值)確定
2290;

參2771;資料：百度百科Ţ22;條2;數學期望

投資生產A產品的期望為62;萬元A292;投資生產B產品的期望為2;1萬元
2290;

#299;ౕ2;๮2;243;為：

1
2289;先求A,B兩278;產品成功的概率：

P(A)=2;0/50=0.8A292;P(B)=35/50=0.7
2290;

2
2289;投資生產A產品的期望為E(A)=0.82;100+0.22;A288;-80A289;=62;；

投資生產B產品的期望為E(B)=0.72;80+0.32;(-50)=2;1
2290;

E(A)2;E(B)

所以投資A產品#201;好A292;因為A平均獲利水平高於B
2290;

擴展資料：

數學期望的性質：

1
2289;設X是隨機ť22;ŵ27;A292;C是常數A292;則EA288;CXA289;=CEA288;XA289;
2290;

2
2289;設XA292;Y是任意兩個隨機ť22;ŵ27;A292;則有EA288;X+YA289;=EA288;XA289;+EA288;YA289;
2290;

3
2289;設XA292;Y是相互獨立的隨機ť22;ŵ27;A292;則有EA288;XYA289;=EA288;XA289;EA288;YA289;
2290;

2;
2289;設C為常數A292;則EA288;CA289;=C
2290;

期望的應用

1
2289;在2113;計學中A292;想#201;估算ť22;ŵ27;的期望值時A292;用到的方法是ŵ25;複測ŵ27;此ť22;ŵ27;的值A292;然後用所得數據的平均值來作為此ť22;ŵ27;的期望值的估計
2290;

2
2289;在概率分布中A292;數學期望值和方差或標準差是一278;分布的ŵ25;#201;特征
2290;

數學期望的定2681;是A292;一個隨機ť22;ŵ27;
20;有兩個取值A292;取
20;1概率是2;A292;取
20;2的概率是1-2;A292;則
20;的數學期望是

e(
20;)=
20;12;2;+
20;22;(1-2;)

所以你的問題實際上是三個問題
2290;

1.如果
20;取2和0的概率都是1/2A292;則其數學期望=1/2

20;

2

+

1/2

20;

2.如果
20;取2和-1的概率都是1/2，則其數學期望=1/2

20;

2

+

1/2

20;

(-1)

3.如果
20;取2-1和0的概率都是1/2，則其數學期望=1/2

20;

(2-1)

+

1/2

20;

(-1)

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