『壹』 分布列和數學期望公式是什麼
1、只要把分布列表格中的數字，每一列相乘再相加，即可。
2、如果X是離散型隨機變數，它的全部可能取值是a1,a2,…，an,…,取這些值的相應概率是p1，p2，…，pn，…，則其數學期望E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)+…；
均勻分布的期望：均勻分布的期望是取值區間[a,b]的中點(a+b)/2。
均勻分布的方差：var(x)=E[X²]-(E[X])²。
(1)分布列數學期望的相關知識點擴展閱讀：
變數取值只能取離散型的自然數，就是離散型隨機變數。例如，一次擲20個硬幣，k個硬幣正面朝上，k是隨機變數。k的取值只能是自然數0，1，2，…，20，而不能取小數3.5、無理數，因而k是離散型隨機變數。
如果變數可以在某個區間內取任一實數，即變數的取值可以是連續的，這隨機變數就稱為連續型隨機變數。例如，公共汽車每15分鍾一班，某人在站台等車時間x是個隨機變數，x的取值范圍是[0，15），它是一個區間，從理論上說在這個區間內可取任一實數3.5、無理數等，因而稱這隨機變數是連續型隨機變數。
『貳』 分布列和數學期望文科考嗎
會考。
分布列（Probability distribution），表示概率在所有的可能發生的情況中的分布。A，B，C，D 分別表示四個不同的事件， P 為他們對應的概率，（0≤p≤1）對於任意一個分布列，所有概率之和為1，也寫作100%。
在概率論和統計學中，數學期望(mathematic expectation [4] )（或均值，亦簡稱期望）是試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和，是最基本的數學特徵之一。它反映隨機變數平均取值的大小。需要注意的是，期望值並不一定等同於常識中的「期望」——「期望值」也許與每一個結果都不相等。期望值是該變數輸出值的平均數。期望值並不一定包含於變數的輸出值集合里。大數定律表明，隨著重復次數接近無窮大，數值的算術平均值幾乎肯定地收斂於期望值。
『叄』 什麼叫分布列及期望，求解釋和舉例！
離散型隨機變數的一切可能的取值xi與對應的概率P(=xi)之積的和稱為的數學期望（設級數絕對收斂），記為E。如果隨機變數只取得有限個值。隨機變數最基本的數學特徵之一。它反映隨機變數平均取值的大小。又稱期望或均值。它是簡單算術平均的一種推廣，類似加權平均。
『肆』 數學期望和分布列怎麼求呢
1、只要把分布列表格中的數字，每一列相乘再相加，即可。
2、如果X是離散型隨機變數，它的全部可能取值是a1,a2,…，an,…,取這些值的相應概率是p1，p2，…，pn，…，則其數學期望E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)+…；
均勻分布的期望：均勻分布的期望是取值區間[a,b]的中點(a+b)/2。
均勻分布的方差：var(x)=E[X²]-(E[X])²。
(4)分布列數學期望的相關知識點擴展閱讀：
用概率論的知識，不難得知，甲獲勝的可能性大，乙獲勝的可能性小。
因為甲輸掉後兩局的可能性只有(1/2)×(1/2）=1/4，也就是說甲贏得後兩局或後兩局中任意贏一局的概率為1－(1/4)=3/4，甲有75%的期望獲得100法郎；
而乙期望贏得100法郎就得在後兩局均擊敗甲，乙連續贏得後兩局的概率為(1/2)*(1/2)=1/4，即乙有25%的期望獲得100法郎獎金。
可見，雖然不能再進行比賽，但依據上述可能性推斷，甲乙雙方最終勝利的客觀期望分別為75%和25%，因此甲應分得獎金的100*75%=75(法郎)，乙應分得獎金的的100×25%=25(法郎)。這個故事裡出現了「期望」這個詞，數學期望由此而來。
『伍』 分布列和數學期望怎麼做
1、只要把分布列表格中的數字，每一列相乘再相加，即可。
2、如果X是離散型隨機變數，它的全部可能取值是a1，a2，…，an，…，取這些值的相應概率是p1，p2，…，pn，…，則其數學期望E（X）＝（a1）（p1）＋（a2）（p2）＋…＋（an）（pn）＋…；
均勻分布的期望：均勻分布的期望是取值區間［a，b］的中點（a＋b）／2。
均勻分布的方差：var（x）＝E［X²］－（E［X］）²。
(5)分布列數學期望的相關知識點擴展閱讀：
分布列就是一個概率題所有事件極其概率列成的兩行兩列的表格。 數學期望就是把概率乘以對應的數字即可，比如計硬幣向上為1，向下為0，E（投硬幣）=1/2*1+1/2*0=1/2。
期望值並不一定等同於常識中的「期望」——「期望值」也許與每一個結果都不相等。期望值是該變數輸出值的平均數。期望值並不一定包含於變數的輸出值集合里。
『陸』 高中數學知識點
高中數學知識點：
1、三角函數：
對於三角函數的考法共有兩種。分別是解三角形和三角函數本身。大概百分之十到二十的概率考解三角形，百分之八十到九十概率考對於三角函數本身的熟練運用。
4、數列：
數列主要是求解通項公式和前n項和。首先是通項公式，要看題目中給出的條件形式，不同的形式對應不同的解題方法，其中主要包括公式法、累加法、累乘法、待定系數法、數學歸納法、倒數變化法等，熟練應用這些方法並積累例題達到熟練的程度。
5、圓錐曲線：
一般套路就是，前半部分是對基本性質的考察，後半部分考察與直線相交，且後半部分的步驟幾乎都是一致的。
『柒』 什麼叫分布列及期望，求解釋和舉例
分布列
分布列，表示概率在所有的可能發生的情況中的分布。
如果X是連續型隨機變數，其概率密度函數是p(x)，則X的數學期望E(X)等於 函數xp(x)在區間(-∞，+∞）上的積分。
『捌』 怎麼求分布列和數學期望
二項分布b（n，p） EX=np Var=np(1-p)
泊松分布P（λ） EX=λ Var=λ
負二項分布Nb(r,p) EX=r/p Var=r(1-p)/(p^2)
指數分布Exp（λ） EX=1/λ Var=1/λ
正態分布N（μ，σ^2） EX=μ Var=σ^2
均勻分布U（a，b） EX=（a+b）/2 Var=[（b-a）^2]/12
數學期望E（X)是一個常數，還有E（a+b)=E（a）+E（b)
可能是要知道這個:E[(X-E(X))^2]=E[X^2-2*E(X)*X+(E(X))^2]
=E(X^2)-2*E(X)*E(X)+[E(X)]^2
=E(X^2)-[E(X)]^2
『玖』 六種常見分布的期望和方差是什麼
六種常見分布的期望和方差：
1、0-1分布
已知隨機變數X，其中P{X=1} = p，P{X=0} = 1-p，其中 0 < p < 1，則成X服從參數為p的0-1分布。
其中期望為E（X）= p，方差D（X）= p（1-p）。
2、二項分布
n次獨立的伯努利實驗（伯努利實驗是指每次實驗有兩種結果，每種結果概率恆定，比如拋硬幣）。
其中期望E（X）= np，方差D（X）= np（1-p）。
3、泊松分布
其概率函數為P{X=k}=λ^k/(k!e^λ) k=0，1，2…...k代表的是變數的值。
其中期望和方差均為λ。
4、均勻分布
若連續型隨機變數X具有概率密度，則稱X在（a，b）上服從均勻分布。
其中期望E（X） = （a+b）/ 2 ，方差D（X） = （b-a）^2 / 12。
5、正態分布
若隨機變數X服從一個數學期望為μ、方差為σ2的正態分布，記為N(μ，σ2)。當μ = 0,σ = 1時的正態分布是標准正態分布。
其中期望是u，方差是σ的平方。
6、指數分布
若隨機變數x服從參數為λ的指數分布，則記為X~E（λ）。
其中期望是E(X)=1/λ，方差是D(X)=1/λ。
『拾』 請問這個分布函數的數學期望怎麼求
已知F(x)，可以求X的分布列
X -1 1 2
P 0.3 0.4 0.3
E(x)＝-1×0.3+1×0.4+2×0.3＝0.7
均勻分布的期望：均勻分布的期望是取值區間[a,b]的中點(a+b)/2。
均勻分布的方差：var(x)=E[X²]-(E[X])²
var(x)=E[X²]-(E[X])²=1/3(a²+ab+ b²)-1/4(a+b)²=1/12(a²-2ab+ b²)=1/12(a-b)²
若X服從[2，4]上的均勻分布，則數學期望EX=（2+4）/2=3；方差DX=（4-2）²/12=1/3。
(10)分布列數學期望的相關知識點擴展閱讀：
離散型隨機變數的分布律和它的分布函數是相互唯一決定的。它們皆可以用來描述離散型隨機變數的統計規律性，但分布律比分布函數更直觀簡明，處理更方便。因此，一般是用分布律(概率函數)而不是分布函數來描述離散型隨機變數。