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旧的 MATHEMATICA 符号
离散分布
连续分布
教程 »
|
CentralMoment
Mean
Variance
Skewness
Kurtosis
CharacteristicFunction
Integrate
参见 »
|
7.0版本的新功能概要
6.0的新功能: 数据处理和数据源
6.0的新功能: 数学和算法
6.0的新功能: 数值数据处理
6.0的新功能: 统计
更多关于 »
ExpectedValue
从版本 8.0 开始,函数
被函数
Expectation
和
NExpectation
取代.
给出纯函数
f
相对于
list
值的期望值.
给出
x
的函数
f
相对于
list
值的期望值.
给出纯函数
f
相对于符号分布
dist
的期望值.
给出
x
的函数
f
相对于
dist
值的期望值.
更多信息
对于列表
,
f
的期望值由
给出.
对连续分布
dist
而言,
f
的期望值由
给出,式中
是
dist
的概率密度函数,积分在
dist
域内完成.
对一个离散分布
dist
而言,
f
的期望值由
给出,式中
是
dist
的概率质量函数,求和在
dist
域内完成.
可以给出以下可选项:
Assumptions
$Assumptions
对参数的假设
范例
关闭所有单元
例
(3)
求出在一个泊松分布中
的期望值:
使用一个纯函数:
一个列表的期望值:
求出在一个泊松分布中
的期望值:
In[1]:=
Out[1]=
使用一个纯函数:
In[1]:=
Out[1]=
一个列表的期望值:
In[1]:=
Out[1]=
范围
(3)
计算任意函数的期望值:
进行数值计算:
获得带条件的期望值:
选项
(1)
求出给定符号假设的正确结果:
应用
(2)
得到一个分布的原始矩:
构建一个混合密度,这是一个泊松反高斯混合:
属性和关系
(7)
一个函数的
是该函数时间
PDF
的积分或求和:
对实数
t
而言,
的
为
CharacteristicFunction
:
一个常数的
为常数:
一个随机变量的
为
Mean
:
Mean
得出的平方差的
为
Variance
:
一个列表的
是
Mean
:
CentralMoment
相当于期望值:
参见
CentralMoment
Mean
Variance
Skewness
Kurtosis
CharacteristicFunction
Integrate
教程
离散分布
连续分布
更多关于
7.0版本的新功能概要
6.0的新功能: 数据处理和数据源
6.0的新功能: 数学和算法
6.0的新功能: 数值数据处理
6.0的新功能: 统计
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