"기대값"의 두 판 사이의 차이

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;기대값, 기댓값, 수학적 기망값
;기대값, 기댓값, 수학적 기망값
*변량 X가 <math>x_1, x_2, x_3, \cdots, x_n</math>이라는 값을 취할 확률이 각각 <math>p_1, p_2, p_3, \cdots, p_n</math>일 때<ref><math>p_1+p_2+p_3+\cdots+p_n=1</math></ref>
*변량 X가 <math>x_1, x_2, x_3, \cdots, x_n</math>이라는 값을 취할 확률이 각각 <math>p_1, p_2, p_3, \cdots, p_n</math>일 때<ref><math>p_1+p_2+p_3+\cdots+p_n=1</math></ref>
:<math>E[X]=x_1p_1+x_2p_2+x_3p_3+\cdots+x_np_n</math>
:기대값 <math>E[X]=x_1p_1+x_2p_2+x_3p_3+\cdots+x_np_n</math>
:<math>E[X]=\sum_{i=1}^{\infty} x_i P(X = x_i)</math>
:즉, <math>E[X]=\sum_{i=1}^{\infty} x_i P(X = x_i)</math>


==예시==
==예시==

2013년 4월 10일 (수) 12:52 판

1 개요

expected value, expectation, mathematical expectation, EV, mean, first moment
기대값, 기댓값, 수학적 기망값
  • 변량 X가 [math]\displaystyle{ x_1, x_2, x_3, \cdots, x_n }[/math]이라는 값을 취할 확률이 각각 [math]\displaystyle{ p_1, p_2, p_3, \cdots, p_n }[/math]일 때[1]
기대값 [math]\displaystyle{ E[X]=x_1p_1+x_2p_2+x_3p_3+\cdots+x_np_n }[/math]
즉, [math]\displaystyle{ E[X]=\sum_{i=1}^{\infty} x_i P(X = x_i) }[/math]

2 예시

주사위 눈의 기대값은 3.5

3 같이 보기

4 주석

  1. [math]\displaystyle{ p_1+p_2+p_3+\cdots+p_n=1 }[/math]

5 참고 자료

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