空間曲率

[拼音]:shuxue qiwang

[英文]:mathematical expectation

又稱期望或均值,是隨機變數按概率的加權平均,表徵其概率分佈的中心位置。數學期望是概率論早期發展中就已產生的一個概念。當時研究的概率問題大多與賭博有關。假如某人在一局賭博中面臨如下的情況:在總共m+n種等可能出現的結果中,有m種結果可贏得α,其餘n種結果可贏得b), 則

就是他在該局賭博中所能期望的收入。數學期望的這種初始形式早在1657年即由荷蘭數學家C.惠更斯明確提出。它是簡單算術平均的一種推廣。

設x為離散型隨機變數,它取值x0,x1,…的概率分別為p1,p2,…,則當級數

時,定義它的期望為

。這裡之所以要求級數絕對收斂,是因為作為期望的這種平均,不應當依賴於求和的次序。若x 為連續型隨機變數,其密度函式為p(x),則當積分

時,定義它的期望為

。在一般場合,設x是概率空間(Ω,F,p)上的隨機變數,其分佈函式為F(x),則當

時,定義x的期望為

式中

是斯蒂爾傑斯積分;

是隨機變數x 在Ω上對概率測度p的積分。然而,並非所有的隨機變數都具有期望。

隨機變數的期望,有下列性質:E(x+Y)=Ex+EY;若把常數α看作隨機變數,則Eα=α;若x≥0,則Ex≥0;若x與Y獨立,則E(XY)=Ex·EY;若隨機變數x1,x2,…,xn有聯合分佈函式F(x1,x2,…,xn),則對一類n元函式ƒ(x1,x2,…,xn)(稱為可積的n元波萊爾可測函式,它包括所有可積的初等函式和連續函式),有

若Z=x+iY為復隨機變數,則定義其數學期望為EZ=Ex+iEY。

上述數學期望的概念也可推廣至隨機向量的情形。一個隨機向量

的數學期望(EX定義為以其各分量xj的數學期望為分量的向量,即

,也稱為X的均值向量。它也具有一般期望所具有的類似性質。

參考文章

隨機變數的數學期望和方差與第二章所講的均值和方差有何區別,聯絡統計學