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1)  Empircal mathematical expectation
经验数学期望
2)  Empirical mean residual function
经验剩余期望函数
3)  mathematic expectation
数学期望
1.
This paper discusses classical model,formula of total probability,normal distribution,mathematic expectation and the central limit theorem.
围绕古典概型,全概率公式,正态分布,数学期望,极限定理等有关知识,探讨概率统计知识在实际生活中的广泛应用,进一步揭示概率统计与实际生活的密切联系,为应用概率知识解决实际问题,建立数学模型,奠定了一定的理论基础。
2.
The thesis sets up the ready-made flour-product sale profit model by putting forward the conditions on which the maximum mathematic expectation of profit is based.
讨论面点销售利润的模型,提出了获利数学期望最大值的条件,并在此基础上进一步讨论了损失费用的最小值,为销售商的营销策略提供一定的借鉴。
3.
This article is mainly on the basis of the binomial distribution,the multinomial distribution,in the negative binomial distribution foundation to promote the negative binomial distribution fatherly,to give the negative term distributed definition,to infer its probability distribution and to calculate its mathematic expectation and the variance.
本文主要是在二项分布,多项分布,负二项分布的基础上,把负二项分布进一步推广,给出负N项分布的定义,推导出它的概率分布,并计算出其数学期望和方差。
4)  mathematical expectation
数学期望
1.
A calculation for random variable mathematical expectation;
一个随机变量数学期望的计算
2.
On direct methods to the mathematical expectation and variance in the matching problem
配对问题中的数学期望与方差的直接求法
5)  expectation [英][,ekspek'teɪʃn]  [美]['ɛkspɛk'teʃən]
数学期望
1.
In this paper,we give a quantitative representation of the ability of knowledge′s classification,and provide a novel representation of knowledge,that is,it can be expressed by expectation.
本文对知识的分类能力给予了量化,提出了一种新的知识表示方法,称为数学期望表示法,我们利用数学期望来定量地表示知识的分类能力。
2.
The formula of expectation of symmetric distribution is proved,some examples are give
若分布列或密度函数具有对称快,则随机变量的期望将变得很简单,本文证明了对称分布的数学期望的计算公式,并给出一些例子。
3.
Based on random variable expectation and variance, some inequalities are proved.
基于随机变量的数学期望与方差 ,讨论随机变量数字特征的几个不等式 。
6)  mathematics expectation
数学期望
1.
This paper introduced the appliance of probability and statistics in reality,including classical model,formula of total probability, normal distribute,mathematics expectation and the central limit theorem.
本文介绍了概率统计的某些知识在实际问题中的应用,主要围绕古典概型,全概率公式,正态分布,数学期望,极限定理等有关知识,探讨概率统计知识在实际生活中的广泛应用,进一步揭示概率统计与实际生活的密切联系,为应用概率知识解决实际问题,数学模型的建立,学科知识的迁移奠定一定的理论基础。
2.
Based upon related theories and his own teaching experience, the authors of this paper give several methods about the calculation of discrete random variable mathematics expectation.
从实践的角度,给出了计算离散随机变量数学期望的几种方法。
补充资料:数学期望
数学期望
mathematical expectation

   随机变量最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。又称期望或均值。它是简单算术平均的一种推广。例如某城市有10万个家庭,没有孩子的家庭有1000个,有一个孩子的家庭有9万个,有两个孩子的家庭有6000个,有3个孩子的家庭有3000个, 则此城市中任一个家庭中孩子的数目是一个随机变量,它可取值0,1,2,3,其中取0的概率为0.01,取1的概率为0.9,取2的概率为0.06,取3的概率为0.03,它的数学期望为0×0.01+1×0.9+2×0.06+3×0.03等于1.11,即此城市一个家庭平均有小孩1.11个。
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参考词条