概率和期望

本文介绍了概率论中的期望和方差的基本概念,包括连续型和离散型变量的期望计算公式,以及期望和方差的重要性质。同时,还讨论了几种常见概率分布的数学期望。

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这几天集训有几道概率和期望的题,才知道到我之前的概率和期望的题简直就像小学生数数一样QAQ。所以我打算看一下概率和期望。下面是一些总结,至于那几道非人哉的题之后弄清楚了再写吧。不定期更新。


1.连续型变量的期望:概率密度积分什么的。
2.离散型变量的期望:
E(x)=sigma(x[i]*p[i])


3.平方的期望:E(x^2)=E(x)^2+D(x)

证明:E(x^2)=E(x)^2+D(x)
将D(x)展开:
D(x)=E(x^2 + E(x)^2 - 2*x*E(x))
    =E(x^2)+E(x)^2-2*E(x)*E(x)
E(x^2)=E(x)^2+D(x)
      =E(x)^2+E(x^2)+E(x)^2-2*(E(x)^2)
      =E(x^2)


用到了期望的性质:常数的期望为它本身


4.方差:D(x)=E((x-E(x))^2)
方差的性质:
a.D(cx)=C^2*D(x)
b.D(x+y)=D(x)+D(y) D(x-y)=D(x)+D(y)
证明:
D(x+y)=E(((x+y)-E(x+y)^2))
           =E((x-E(x))+(y-E(y))^2)
           =E(x-E(x))^2+E(y-E(y))^2+2*E((x-E(x))(y-E(y)))
           =D(x)+D(y)
x-y同理
推广:若x1,x2,...,xn相互独立,则有
D(x1+x2+...+xn)=D(x1)+D(x2)+...+D(xn)
D(x1-x2-...-xn)=D(x1)-D(x2)-...-D(xn)


5.重要的概率分布的数学期望
两点分布:D(x)=p(1-P)
均匀分布:均匀分布的数学期望位于区间的中点
指数分布:期望为1/N,方差为1/(n^2),其中N为指数系数

期望dp概率dp是两种不同的动态规划方法。 期望dp是指通过计算每个状态的期望值来解最终的期望。在期望dp中,我们通常定义dp\[i\]表示在第i个状态时的期望值,然后通过状态转移方程来更新dp数组,最终得到最终状态的期望值。期望dp通常用于期望问题,例如解骰子的期望点数、解抽奖的期望次数等。 概率dp是指通过计算每个状态的概率解最终的概率。在概率dp中,我们通常定义dp\[i\]表示在第i个状态时的概率,然后通过状态转移方程来更新dp数组,最终得到最终状态的概率概率dp通常用于概率问题,例如解抛硬币出现正面的概率解从一副牌中抽到红心的概率等。 总结来说,期望dp概率dp的区别在于它们所计算的是不同的值,期望dp计算的是期望值,而概率dp计算的是概率值。 #### 引用[.reference_title] - *1* [概率/期望dp专题](https://blog.csdn.net/qq_34416123/article/details/126585094)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【动态规划】数学期望/概率DP/期望DP详解](https://blog.csdn.net/weixin_45697774/article/details/104274160)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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