文章目录期望值、方差、协方差、相关系数一、期望值二、方差1. 概念：2. 示例：三、协方差1. 概念：2. 示例：四、协方差矩阵1. 概念：2. 示例：五、协方差的相关系数1. 概念：2. 示例：六、numpy 计算均值、方差、标准差 期望值、方差、协方差、相关系数一、期望值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
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2023-11-29 14:20:30
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数学期望： 在概率论和统计学中，数学期望(mathematic expectation)（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。——摘自百度百科
不懂？太正常了，百度百科就是不写人话。
举个栗子解释一下：在一次膜你赛中，小 z 预估自己有 \(0.5\) 的概率考 \(300\) 分，\(0.3\) 的概率考250分，
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2023-12-11 19:36:46
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# 实现数学期望 python
## 简介
在数学和统计学中，数学期望是一个重要的概念，用于描述一个随机变量的平均值。在Python中，可以使用一些函数和库来计算数学期望。本文将向你介绍如何使用Python来实现数学期望的计算。
## 流程图
首先，让我们来看一下实现数学期望的流程图，如下所示：
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[定义随机变量]
原创
2024-02-14 06:55:09
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# 如何在Python中计算数学期望
数学期望（期望值）是概率论和统计学中的一个核心概念，它是随机变量取值的加权平均，权重为各取值的概率。在这篇文章中，我们将教你如何使用Python来计算数学期望。整个实现过程如下所示：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------
简介数学期望数学期望就是所有可能值按照概率加权的结果。比如一个变量取值1的概率为p，取值4的概率为q，那么这个变量的取值期望就是p+4q。数学期望的线性性质有限个随机变量之和的数学期望等于每个随机变量的数学期望的和。比如两个随机变量\(X,Y\)，那么。全期望公式类似全概率公式，把所有情况不重不漏地分类，每类计算数学期望，再计算加权和就可。应用期望的线性题意：有一条数轴，需要从1走到d，中间有n条
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2023-09-26 19:01:52
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期望值是什么有一个标准的骰子（1、2、3、4、5、6），现在掷它 10000 次，问在所有出现的情况里，掷出的点数和平均是多少。在概率论和统计学中，期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值）是指在一个离散性随机变量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
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2023-08-27 18:04:35
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# 使用 Python 计算数学期望
数学期望（也称为期望值、均值或平均值）是概率论和统计学中的一个重要概念。它是随机变量所有可能取值的加权平均，其中每个取值的权重是其概率。对于离散型随机变量，期望值可以通过简单的公式计算，对于连续型随机变量，它则需要积分来求解。在这篇文章中，我们将通过 Python 代码展示如何计算数学期望，并希望能够帮助您更好地理解这个概念。
## 数学期望的定义
对于
原创
2024-08-25 04:32:56
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期望最大化（EM）算法被广泛用于估计不同统计模型的参数。它是一种迭代算法，可以将一个困难的优化问题分解为几个简单的优化问题。在本文中将通过几个简单的示例解释它是如何工作的。这个算法最流行的例子（互联网上讨论最多的）可能来自这篇论文（http://www.nature.com/nbt/journal/v26/n8/full/nbt1406.html ）。这是一个非常简单的例子，所以我们也从
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2024-04-24 19:00:25
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Python机器学习算法实现Author：louwillMachine Learning Lab本文介绍GBDT系列的最后一个强大的工程实现模型——CatBoost。CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。CatBoost是俄罗斯搜索巨头公司Yandex于2017年开源出来的一款GBDT计算框架，因其能够高效处理数据中的类别特征而取名为CatBoost(
掌握目标：1、掌握期望和方差的意义，以及常用离散或连续分布期望方差的计算2、掌握期望和方差的性质3、掌握协方差，相关系数，协方差矩阵4、掌握矩估计和极大似然估计算法1 期望和方差期望：连续求积，离散求和 指数分布 证明均匀分布 证明高斯分布 证明01分布 证明二项分
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2023-11-16 21:09:33
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如果X是在概率空间（Ω, P）中的一个随机变量，那么它的期望值E[X]的定义是：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。在概率论和统计学中，数学期望分两种，一种为离散型随机变量的期望值，一种为连续型随机变量的期望值。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。...
原创
2021-07-08 11:27:34
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WTSRUVF期望整理： 明确： 如果一件事情成功的概率为p 则期望成功的次数为1/p 解释： 符合超几何分布 设为第k次成功 ，则前k-1次都不成功 ， 则概率为 P=(1-p)^(k-1) *p k/次数 1 2 3 ````` ````` k P/概率 p (1-p)*p (1-p)^2 *p
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2018-05-17 13:47:00
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如果X是在概率空间（Ω, P）中的一个随机变量，那么它的期望值E[X]的定义是：并不是每一个随机变量
原创
2022-03-23 15:23:11
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故事一如果把彩票的每一种可能都买一注, 那么不就一定能中奖吗? 确实如此, 但为啥没人这么干呢?因为大家都知道, 每一张彩票的利润的数学期望是负数.比如真就有这么一种彩票, 他有100k种情况, 只有一种情况可以中奖, 奖金是100k元人民币, 每注两元钱.为了严谨, 这里加一些限定条件, 假设所有彩票是提前打印好的100k份, 顾客拿光即完, 不存在2注相同的彩票情况....
原创
2022-03-03 16:00:42
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# Python计算数学期望的入门指南
在数据科学和统计学中，计算数学期望（或期望值）是一个非常重要的概念。数学期望可以理解为一个随机变量的“中心”或“平均值”。在本教程中，我们将逐步了解如何使用Python来计算数学期望。
## 流程步骤概述
在开始之前，我们先来看看计算数学期望的基本步骤。下面是整个流程的一个概述表格：
| 步骤 | 描述
《大数据和人工智能交流》头条号向广大初学者新增C 、Java 、Python 、Scala、javascript 等目前流行的计算机、大数据编程语言，希望大家以后关注本头条号更多的内容。一、概率论数理统计常见的统计量Python实现总结1、求数学期望#coding=utf-8import numpy as nparr = [1,2,3,4,5,6]#1、数学期望(俗称平均值)num_avg = n
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2023-07-29 17:43:02
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There is a robot on the 2D plane. Robot initially standing on the position (0, 0). Robot can make a 4 different moves: After moving N times Robot gets
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2018-05-16 16:05:00
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题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5419题解：首先分母是C（m，3），考虑如何求出分子考虑数学期望的独立性，我们首先可以用线性的时间处理每个点被多少区间覆盖，如果第i个点被si个区间覆盖，则该点对结果的贡献度为wi*C（si，3），#include
原创
2023-05-29 18:19:58
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开始时直接设了一个状态,dp[i][j]为发现i种bug，j个系统有bug的期望天数。但很错误，没能转移下去。。。。看了题解，设状态dp[i][j]为已发现i种bug，j个系统有bug，到完成目标状态所需要的期望的天数。妙啊，这样一设状态，就很好更解了。如，由dp[i][j]可以到达状态dp[i][...
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2014-11-15 22:09:00
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前言： 曾经有人问过学长，是不是概率期望基本上都是用来做dp的 学长：当然不是了 然而我觉得，有很大一部分的概率期望都是与dp有关的公式介绍这一部分的知识并不是很难 掌握两大法宝即可 全概率公式 把样本空间S分成若干个不想交的部分B1，B2，B3，…，Bn， ...
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2017-10-08 20:25:00
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