期望Expectation的全概率公式

全概率公式计算事件期望值
原创 已于 2024-10-01 21:17:54 修改 · 1.2k 阅读 · 8 ·
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于 2024-09-24 18:25:30 首次发布

全概率公式是概率论中的一个公式，用于计算一个事件的期望值（Expectation）。期望值是随机变量的平均值，它反映了随机变量的中心趋势。
对于离散随机变量 X ，其全概率公式为：
E(X)=∑i=1nxiP(X=xi) E(X) = \sum_{i=1}^{n} x_i P(X = x_i) E(X)=i=1∑n​x

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E[n][m] = 0; 三种运动的概率分别是a,b,c E[i][j] = a*E[i][j] + b*E[i][j+1] + c*E[i+1][j] ->E[i][j] = ( b*E[i][j+1] + c*E[i+1][j] )/(1-a) 如果1-a近似到0，那么说明只能到它本身，所以它不能到达终点，所以它的期望是无穷，也就是不能到达，要进行特判，赋值为０ #include
[第23课] 期望值E(X)
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– Start 观看可汗视频 随机变量X的期望值是总体均值，如果总体无穷是该如何计算呢？可汗老师通过公式推导，发现我们可以根据每个值乘以概率来计算. – 更多参见：《可汗学院: 统计学》学习笔记 – 声 明：转载请注明出处 – Last Updated on 2018-11-03 – Written by ShangBo on 2018-11-03 – End ...
概率论之全概率公式
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http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/33059 题意：给N组数据，每组数据一个n,m,k。然后是n行概率。n表示每只麻雀的死前能生0-n-1只麻雀，m表示求m天后全部死亡的概率。开始时有k只麻雀。 解析：f(i)表示一只麻雀i天后全部死亡的概率 f(i) = p0 + p1 * f(i - 1) + p2 * f(i - 1)^2 + p3 * f(i
期望值（Expect value）
努力中的老周的专栏
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定义 在概率论和统计学中，一个离散性随机遍历的期望值（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。 举例 例如，掷一枚公平的六面筛子，其每次“点数”的期望值是 3.5，计算如下： . 数学定义 如果 X {\d
数学分布(泊松分布二项分布正态分布均匀分布指数分布)+生存分析+贝叶斯概率公式+全概率公式.docx
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9. **全概率公式**：全概率公式是概率论中的基础工具，它给出了在已知所有可能事件的情况下，未知事件的概率可以通过已知每个事件的概率和它们之间的关系来计算。 10. **抽样分布**：抽样分布是基于同一总体进行多...
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03-09
总的来说，分布函数、数学期望、方差、条件概率、全概率公式和贝叶斯公式是概率论和统计学的基石，它们在金融计量学中扮演着核心角色，帮助我们理解和管理金融市场的不确定性和风险。通过深入理解和运用这些概念，...
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全概率公式与定积分(贝叶斯公式新解)
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先看传统意义上全概率公式的写法： P(B)=∑i=1nP(B|Ai)P(Ai)P(B)=\sum\limits_{i=1}^nP(B|A_i)P(A_i) 等号左边的P(B)P(B)是一个状态量，右边的∑\sum是一个过程量！这个表示和积分积分的表示是一致的： F(n)=∫n0f(x)dxF(n)=\displaystyle\int_0^nf(x)dx 其实，这种过程量叠加成状态量的方式
数论-数学期望
辣条不爱辣的博客
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数学期望，简单的说，随机变量X的数学期望EX就是所有可能值按照概率加权的和。 例如，一个随机变量有1/2的概率等于1，1/3的概率等于2，1/6的概率等于3，则这个随机变量的数学期望为1*1/2 + 2*1/3 + 3*1/6 = 5/3.非正式场合中，可以说这个随机变量在平均情况下等于5/3，在解决和数学期望相关的题目时，可以先考虑直接使用数学期望的定义求解：计算出所有可能的值，以及所对应的概...
全概率公式和贝叶斯公式
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全概率公式和贝叶斯公式．它们与之前的两个公式一起构成概率计算问题的四大公式．
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【数值笔试二】条件期望、全期望、重复独立试验
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其实一开始我在第一步就想不出来了为什么Nk就等于。：事件连续k-1次成功所需试验的次数。：事件连续k次成功所需试验的次数。(6)式是数列的递推式(
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文章目录概率的性质 概率的性质
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这段时间校招，发现很多笔试都是概率论的题目，拿出课本写下来总结（不涉及组合和数理统计）。基本概念等可能概型（古典概型）特点 试验的样本空间只包含有限个元素； 试验中每个基本事件发生的可能性相同。 公式设试验的样本空间为S={e1,e2,e3,…,en}\{e_1,e_2,e_3,\dots ,e_n\}，若事件A包含k个基本事件，即A={ei1}⋃{ei1}⋃…{eik}\{e_{i_1}\}\b
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