6.3 Expected Value of a Discrete Random Variable

离散随机变量的期望值 - 知识点总结

一、核心概念 / Core Concepts

1. 期望值的定义 / Definition of Expected Value

离散随机变量X的期望值E(X)是所有可能取值与其对应概率乘积的总和,表示随机变量的长期平均值。

The expected value E(X) of a discrete random variable X is the sum of all possible values multiplied by their corresponding probabilities, representing the long-term average value of the random variable.

数学定义 / Mathematical Definition:

\[E(X) = \sum x P(X = x)\]

2. 函数期望值 / Expected Value of Functions

对于随机变量X的函数g(X),其期望值E(g(X)) = Σg(x)P(X = x)。特别地,E(X²) = Σx²P(X = x)。

For a function g(X) of random variable X, the expected value E(g(X)) = Σg(x)P(X = x). In particular, E(X²) = Σx²P(X = x).

重要性质 / Important Property:任何随机变量的函数也是随机变量

3. 期望值的意义 / Meaning of Expected Value

期望值是一个理论量,给出关于随机变量概率分布的信息。它表示在大量重复实验中的平均结果。

The expected value is a theoretical quantity that gives information about the probability distribution of a random variable. It represents the average result over a large number of repeated experiments.

符号 / Notation:期望值有时称为均值,用希腊字母μ表示

二、重要公式 / Important Formulas

期望值核心公式 / Core Formulas for Expected Value
1. 期望值定义 / Expected Value Definition
\[E(X) = \sum x P(X = x)\]
随机变量X的期望值等于其所有可能取值与对应概率乘积的总和。
The expected value of random variable X is equal to the sum of all its possible values multiplied by their corresponding probabilities.
2. 函数期望值 / Expected Value of Functions
\[E(g(X)) = \sum g(x) P(X = x)\]
随机变量X的函数g(X)的期望值。
The expected value of function g(X) of random variable X.
3. X²期望值 / Expected Value of X²
\[E(X^2) = \sum x^2 P(X = x)\]
随机变量X平方的期望值,用于计算方差。
The expected value of X squared, used for calculating variance.

三、经典例子 / Classic Examples

例子类型 描述 关键点
公平骰子 计算六面骰子的期望值 E(X) = 3.5,不一定是实际可能取值
未知参数 使用期望值求解概率分布中的未知参数 联立方程组求解p和q
函数期望值 计算X²等函数的期望值 E(X²) ≠ [E(X)]²

四、计算步骤 / Calculation Steps

计算期望值的步骤 / Steps for Calculating Expected Value
  1. 步骤1:识别随机变量和概率分布
    Step 1: Identify the random variable and probability distribution
    确定随机变量X及其概率分布P(X = x)。
  2. 步骤2:计算每个x * P(X = x)的值
    Step 2: Calculate each x * P(X = x) value
    对每个可能取值x,计算x与其对应概率的乘积。
  3. 步骤3:求和得到期望值
    Step 3: Sum to get the expected value
    将所有x * P(X = x)的值相加得到E(X)。
  4. 步骤4:验证结果
    Step 4: Verify the result
    检查计算是否正确,理解结果的含义。

五、实际应用 / Practical Applications

期望值的实际应用场景 / Practical Applications of Expected Value
  • 赌博游戏 / Gambling Games:计算博弈中的平均收益或损失
  • 质量控制 / Quality Control:预测产品缺陷的平均数量
  • 金融投资 / Financial Investment:计算投资组合的平均回报率
  • 保险精算 / Insurance Actuarial:确定保费和赔付的平均水平
  • 决策分析 / Decision Analysis:在不确定性条件下评估不同选择的预期结果

六、重要提示 / Important Tips

学习与应用要点 / Key Points for Learning and Application
  • 理论性质:期望值是一个理论量,表示长期平均结果,不一定是随机变量的实际取值。
    Theoretical Property: Expected value is a theoretical quantity representing long-term average results, not necessarily an actual value the random variable can take.
  • 计算技巧:在计算期望值时,确保使用正确的概率分布,并且所有概率相加等于1。
    Calculation Tips: When calculating expected values, ensure you use the correct probability distribution and that all probabilities sum to 1.
  • 函数期望值:理解E(g(X))的计算方法,特别是对于非线性函数。
    Function Expected Value: Understand the calculation method for E(g(X)), especially for non-linear functions.
  • 实际意义:期望值在决策制定中很重要,帮助评估不同选择的潜在结果。
    Practical Meaning: Expected values are important in decision making, helping to evaluate the potential outcomes of different choices.