数学里面期望值是什么？怎么算？

1. 数学里面期望值是什么？怎么算？

2. 数学期望值怎么计算？

投资生产A产品的期望为64万元，投资生产B产品的期望为41万元。
解答过程为：
1、先求A,B两种产品成功的概率：
P(A)=40/50=0.8，P(B)=35/50=0.7。
2、投资生产A产品的期望为E(A)=0.8*100+0.2*（-80）=64；
投资生产B产品的期望为E(B)=0.7*80+0.3*(-50)=41。
E(A)>E(B)
所以投资A产品要好，因为A平均获利水平高于B。
扩展资料：
数学期望的性质：
1、设X是随机变量，C是常数，则E（CX）=CE（X）。
2、设X，Y是任意两个随机变量，则有E（X+Y）=E（X）+E（Y）。
3、设X，Y是相互独立的随机变量，则有E（XY）=E（X）E（Y）。
4、设C为常数，则E（C）=C。
期望的应用
1、在统计学中，想要估算变量的期望值时，用到的方法是重复测量此变量的值，然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。
2、在概率分布中，数学期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。

3. 数学期望值是什么

在概率和统计学中，一个随机变量的期望值（英文：expected value）（或期待值）是变量的输出值乘以其机率的总和，换句话说，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。   例如，美国赌场中经常用的轮盘上有38个数字，每一个数字被选中的几率都是相等的。赌注一般压在其中某一个数字上，如果轮盘的输出值和这个数字相等，那么下赌者可以将相当于赌注35倍的奖金和原赌注拿回（总共是原赌注的36倍），若输出值和下压数字不同，则赌注就输掉了。因此，如果赌注是1美元的话，这场赌博的期望值是：( -1 × 37/38 ) + ( 36 × 1/38 ), 结果是 -0.0263。也就是说，平均起来每赌一次就会输掉2.6美分。
编辑本段数学定义
  如果X是在机率空间(Ω, P)中的一个随机变量，那么它的期望值 E(X) 的定义是：   E(X)=∫ΩXdp   并不是每一个随机变量都有期望值的，因为有的时候这个积分不存在。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 是一个离散的随机变量，输出值为 x1, x2, ...， 和输出值相应的机率为p1, p2, ... （机率和为1）, 那么期望值 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的机率分布存在一个相应的机率密度函数 f(x)，那么 X 的期望值可以计算为：   这种算法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。
编辑本段特性
  期望值 E 是一个线形函数   X 和 Y 为在同一机率空间的两个随机变量，a 和 b 为任意实数。   一般的说，一个随机变量的函数的期望值并不等于这个随机变量的期望值的函数。   在一般情况下，两个随机变量的积的期望值不等于这两个随机变量的期望值的积。特殊情况是当这两个随机变量是相互独立的时候（也就是说一个随机变量的输出不会影响另一个随机变量的输出）。
编辑本段期望值的运用
  在统计学中，当估算一个变量的期望值时，一个经常用到的方法是重复测量此变量的值，然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。   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。   在经典力学中，物体重心的算法与期望值的算法十分近似。
编辑本段什么是期望值
期望值在工具书中的解释
  期望值指一个人对某目标能够实现的概率估计, 即:一个人对目标估计可以实现, 这时概率为最大(P=1); 反之, 估计完全不可能实现,这时概率为最小(p=0)。因此, 期望(值),也可以叫做期望概率。一个人对目标实现可能性估计的依据是过去的经验, 以判断一定行为能够导致某种结果或满足某种需要的概率。
期望值在学术文献中的解释
  1、期望值是指人们对所实现的目标主观上的一种估计   2、期望值是指人们对自己的行为和努力能否导致所企求之结果的主观估计,即根据个体经验判断实现其目标可能性的大小   3、期望值是指对某种激励效能的预测.   4.期望值是指社会大众对处在某一社会地位、角色的个人或阶层所应当具有的道德水准和人生观、价值观的全部内涵的一种主观愿望
编辑本段期望值的设定
(1)设定期望值的目的
  设定客户期望值就是要告诉你的客户，哪些是他可以得到的，哪些是他根本无法得到的。最终一个目就是为了能够跟客户达成协议，这个协议应该是建立在双赢的基础上。 如果你为客户设定的期望值和客户所要求的期望值之间差距太大，就算运用再多的技巧，恐怕客户也不会接受，因为客户的期望值对客户自身来说是最重要的。因此，如果服务代表能有效地设定对客户来说最为重要的期望值，告诉客户什么是他可以得到的，什么是他根本不可能得到的，那么最终协议的达成就要容易得多了。
(2)降低期望值的方法
  当服务代表无法去满足一位客户的期望值时，他就只剩下一个技巧，那就是怎样去降低客户的期望值。   通过提问了解客户的期望值   通过提问可以了解大量的客户信息，帮助服务代表准确的掌握客户的期望值中最为重要的期望值。   对客户的期望值进行有效地排序   服务代表应该帮助客户认清哪些是最重要的。当然人与人之间的期望值是不一样的，这对服务代表也是一个挑战。

4. 数学期望值

一等品概率 126/200   二  50/200   三20/200   次 4/200

所以期望   126/200*6  + 50/200*2 +20/200*1 +4/200*（-2）=4.34

5. 数学里面期望值是什么？

在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
需要注意的是，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。
在17世纪，有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战，给他出了一道题目：甲乙两个人赌博，他们两人获胜的机率相等，比赛规则是先胜三局者为赢家，赢家可以获得100法郎的奖励。当比赛进行到第四局的时候，甲胜了两局，乙胜了一局，这时由于某些原因中止了比赛，那么如何分配这100法郎才比较公平？
用概率论的知识，不难得知，甲获胜的可能性大，甲赢了第四局，或输掉了第四局却赢了第五局，概率为1/2+(1/2)*(1/2)=3/4。分析乙获胜的可能性，乙赢了第四局和第五局，概率为(1/2)*(1/2)=1/4。因此由此引出了甲的期望所得值为100*3/4=75法郎，乙的期望所得值为25法郎。这个故事里出现了“期望”这个词，数学期望由此而来。
假设某一超市出售的某种商品，每周的需求量X在10至30范围内等可能取值，该商品的进货量也在10至30范围内等可能取值（每周只进一次货）超市每销售一单位商品可获利500元，若供大于求，则削价处理，每处理一单位商品亏损100元；若供不应求，可从其他超市调拨，此时超市商品可获利300元。试计算进货量多少时，超市可获得最佳利润？并求出最大利润的期望值。
分析：由于该商品的需求量（销售量）X是一个随机变量，它在区间[10,30]上均匀分布，而销售该商品的利润值Y也是随机变量，它是X的函数，称为随机变量的函数。题中所涉及的最佳利润只能是利润的数学期望（即平均利润的最大值）。因此，本问题的解算过程是先确定Y与X的函数关系，再求出Y的期望E(Y)。最后利用极值法求出E(Y)的极大值点及最大值。

6. 数学期望值

数学期望的定义是，一个随机变量X有两个取值，取X1概率是p，取X2的概率是1-p，则X的数学期望是 E(X)=X1*p+X2*(1-p)
所以你的问题实际上是三个问题。
1.如果X取2和0的概率都是1/2，则其数学期望=1/2 x 2 + 1/2 x 0
2.如果X取2和-1的概率都是1/2，则其数学期望=1/2 x 2 + 1/2 x (-1)
3.如果X取2-1和0的概率都是1/2，则其数学期望=1/2 x (2-1) + 1/2 x (-1)

7. 数学期望值是什么

此抽奖可能发生的结果：
抽到1000球：概率为
c1,1/c4,1=1/4
抽到800球：
概率为
c1,1/c4,1=1/4
抽到600球：概率为
c1,1/c4,1=1/4
抽到0
球：概率为
c1,1/c4,1=1/4
第一次摸到任意球的概率的几率都一样
期望值就是概率乘以它的奖金：1000*1/4+800*1/4+600*1/4+0*1/4=600
但是抽到0球还可以再抽一次，可能发生的结果依然是：
抽到1000球：概率为
c1,1/c4,1=1/4
抽到800球：
概率为
c1,1/c4,1=1/4
抽到600球：概率为
c1,1/c4,1=1/4
抽到0
球：概率为
c1,1/c4,1=1/4
所以期望值是：1000*1/4+800*1/4+600*1/4+0*1/4=600
但是能产生第二次抽奖的可能的前提是必须第一次摸到0球，而第一次摸到0球的概率是1/4，所以第二次的摸奖的期望奖金还需要乘以1/4。
所以第二次期望值是
600*1/4=150
如果第二次又摸到0球，题中说不能再摸了，就不讨论了。
所以把没摸到0球的期望值和摸到0球的期望值分开讨论后再相加，就是答案了。600+150=750
可得到的奖金期望值是750元
解答完毕~
希望您能看明白~呵呵

8. 数学期望值的期望值

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、或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。换句话说，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。需要注意的是，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。（换句话说，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。）例如，掷一枚六面骰子的期望值是3.5，计算如下：1*1/6+2*1/6+3*1/6+4*1/6+5*1/6+6*1/6=3.53.5不属于可能结果中的任一个。赌博是期望值的一种常见应用。例如，美国的轮盘赌中常用的轮盘上有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，那么下赌者可以将相当于赌注35倍的奖金和原赌注拿回（总共是原赌注的36倍），若输出值和下压数字不同，则赌注就输掉了。因此，考虑到38种所有的可能结果，以1美元赌注押一个数字上获利的期望值为：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5美分，即以1美元作赌注的期望值为0.9474美元。在赌博中，一场每位参与者获利期望为0（没有净利或净亏）的游戏通常会被叫做“公平竞赛”。