37美分是多少人民币(理想度公式?)
理想度公式?
E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn)X1,X2,X3,……,Xn为这几个数据,p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)为这几个数据的概率函数。需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。
(换句话说,期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。)扩展资料:在一般情况下,两个随机变量的积的期望值不等于这两个随机变量的期望值的积。
考虑到38种所有的可能结果,然后这里我们的设定的期望目标是“赢钱”,则因此,讨论赢或输两种预想状态的话,以1美元赌注押一个数字上,则获利的期望值为:赢的“概率38分之1,能获得35元”,加上“输1元的情况37种”,结果约等于-0.0526美元。
也就是说,平均起来每赌1美元就会输掉5美分,即美式轮盘以1美元作赌注的期望值为 负0.0526美元。
理想度公式?
E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn)X1,X2,X3,……,Xn为这几个数据,p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)为这几个数据的概率函数。需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。
(换句话说,期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。)扩展资料:在一般情况下,两个随机变量的积的期望值不等于这两个随机变量的期望值的积。
考虑到38种所有的可能结果,然后这里我们的设定的期望目标是“赢钱”,则因此,讨论赢或输两种预想状态的话,以1美元赌注押一个数字上,则获利的期望值为:赢的“概率38分之1,能获得35元”,加上“输1元的情况37种”,结果约等于-0.0526美元。
也就是说,平均起来每赌1美元就会输掉5美分,即美式轮盘以1美元作赌注的期望值为 负0.0526美元。
理想度公式?
E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn)X1,X2,X3,……,Xn为这几个数据,p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)为这几个数据的概率函数。需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。
(换句话说,期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。)扩展资料:在一般情况下,两个随机变量的积的期望值不等于这两个随机变量的期望值的积。
考虑到38种所有的可能结果,然后这里我们的设定的期望目标是“赢钱”,则因此,讨论赢或输两种预想状态的话,以1美元赌注押一个数字上,则获利的期望值为:赢的“概率38分之1,能获得35元”,加上“输1元的情况37种”,结果约等于-0.0526美元。
也就是说,平均起来每赌1美元就会输掉5美分,即美式轮盘以1美元作赌注的期望值为 负0.0526美元。
理想度公式?
E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn)X1,X2,X3,……,Xn为这几个数据,p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)为这几个数据的概率函数。需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。
(换句话说,期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。)扩展资料:在一般情况下,两个随机变量的积的期望值不等于这两个随机变量的期望值的积。
考虑到38种所有的可能结果,然后这里我们的设定的期望目标是“赢钱”,则因此,讨论赢或输两种预想状态的话,以1美元赌注押一个数字上,则获利的期望值为:赢的“概率38分之1,能获得35元”,加上“输1元的情况37种”,结果约等于-0.0526美元。
也就是说,平均起来每赌1美元就会输掉5美分,即美式轮盘以1美元作赌注的期望值为 负0.0526美元。