maths.free › Probability Theory › Random variables and expectation

Random variables and expectation

Distributions, expected value, variance, linearity of expectation.

A random variable is a number attached to each outcome; its expectation is the probability-weighted average, and expectation is linear even when the variables are dependent. Picture it: the distribution as a bar chart, the mean as its balance point. Think it: expectation is an integral against the probability measure.

Иштөө мисалы · 10 * 1/2

Arithmetic · Arithmetic

Evaluate 10 * 1/2

\frac{10}{2}

Аткаруу

  1. 10 \cdot 1 \cdot \frac{1}{2} = 5

    Multiply: 10·1(1/2) = 5.

Жауап
5

Эми сиз Задание выберите, нажмите на него или нарисуйте его. Каждый шаг, рисунок, ответ скрыт до тех пор, пока вы не спросите.

Өзүңүздүн иштөөңүздү улантыңыз

Бесплатный аккаунт добавляет заметки к каждому уроку, записывает завершенные и решенные задачи в одном месте, а также позволяет задавать вопросы учителю по этой странице. Математика өзү бардык окуучуларга ачык, ал компьютерге киргенде да, кирбегенде да.

Каттоо Кирүү

Бул жерде колдонулган символдор

Бардык символдорду басып, толук аныктамасын, сүрөтүн жана ар бир тамгасынын маанисин көрсөңүз болот.

Кантип: Random variables and expectation

  1. Multiply: 10·1(1/2) = 5.

Кээ бирлердин суроосу

What is the difference between probability and statistics?

Probability goes from a known model to what the data should look like; statistics goes from data back to the model. Probability theory is the deductive half.

What does the law of large numbers promise?

That the average of many independent samples converges to the expected value. It says nothing about any single trial.

Кээ бирлери Probability Theory

Sample spaces and the axiomsThe common distributionsThe law of large numbers and the central limit theorem