python函數(shù)期望值,python 數(shù)學(xué)期望

Python語言:想寫一個(gè)函數(shù)實(shí)現(xiàn)如果實(shí)際值與期望值不等,則輸出實(shí)際值與期望值.

先說一下, 期望的英文是expect, 不是respect

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然后上代碼:

def compare(o, e, n):

if len(o)!=len(e) or len(o)!=len(n):

exit()

diff = []

for i in range(len(o)):

if(o[i]!=e[i]):

diff.append(i)

if diff:

print "%-15s%-15s" %("OutputValue", "ExpectedValue")

for i in diff:

print "%5s= %-10d%5s= %-10d" %(n[i], o[i], n[i], e[i])

用python求離散變量的期望值!

離散型很簡單，一個(gè)一個(gè)列出來就可以了

連續(xù)型的話，也不難，看具體的吧

比如兩個(gè)連續(xù)型X、Y

現(xiàn)在條件可以任意給，比如知道X、Y的密度函數(shù)，那直接用xy乘以聯(lián)合密度函數(shù)的定積分就可以了。

Python中的正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)

正態(tài)分布：

若隨機(jī)變量x服從有個(gè)數(shù)學(xué)期望為μ,方差為σ2 的正態(tài)分布，記為N(μ,σ)

其中期望值決定密度函數(shù)的位置，標(biāo)準(zhǔn)差決定分布的幅度，當(dāng)υ=0，σ=0 時(shí)的正態(tài)分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

判斷方法有畫圖/k-s檢驗(yàn)

網(wǎng)站標(biāo)題：python函數(shù)期望值,python 數(shù)學(xué)期望
URL鏈接：http://muchs.cn/article16/phipdg.html

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