期望值和概率论

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期望值和概率论之间的区别

期望值 vs. 概率论

在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值）是试验中每次可能的结果乘以其结果概率的总和。换句话说，期望值像是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能狀態平均的结果，便基本上等同“期望值”所期望的數。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裡。） 例如，掷一枚公平的六面骰子，其每次「點數」的期望值是3.5，计算如下： \operatorname(X)&. 概率论（Probability theory）是集中研究概率及随机现象的数学分支，是研究隨機性或不確定性等現象的數學。概率论主要研究对象为随机事件、随机变量以及随机过程。对于随机事件是不可能准确预测其结果的，然而对于一系列的独立随机事件——例如掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及輪盤等，会呈现出一定的、可以被用于研究及预测的规律，两个用来描述这些规律的最具代表性的数学结论分别是大数定律和中心极限定理。 作为统计学的数学基础，概率论对诸多涉及大量数据定量分析的人类活动极为重要，概率论的方法同样适用于其他方面，例如是对只知道系统部分状态的复杂系统的描述——统计力学，而二十世纪物理学的重大发现是以量子力学所描述的原子尺度上物理现象的概率本质。 數學家和精算師認為概率是在0至1閉區間内的數字，指定給一發生與失敗是隨機的「事件」。概率P(A)根據概率公理來指定給事件A。 一事件A在一事件B確定發生後會發生的概率稱為B給之A的條件概率；其數值為。若B給之A的條件概率和A的概率相同時，則稱A和B為獨立事件。且A和B的此一關係為對稱的，這可以由一同價敘述：「當A和B為獨立事件時，P(A \cap B).

统计学

统计学是在資料分析的基础上，研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料，以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来，它廣泛地應用在各門學科，從自然科学、社會科學到人文學科，甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨，統計的面貌也逐漸改變，與資訊、計算等領域密切結合，是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中，可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態，建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.

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随机变量

給定樣本空间(S, \mathbb)，如果其上的實值函數 X:S \to \mathbb是\mathbb (實值)可測函數，则稱X為（實值）随机变量。初等概率論中通常不涉及到可測性的概念，而直接把任何X:S \to \mathbb的函數稱為随机变量。 如果X指定给概率空间S中每一个事件e有一个实数X(e)，同时针对每一个实数r都有一个事件集合A_r与其相对应，其中A_r.

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骰子

（--）子（臺語：十八骰仔、十八豆仔、十八仔），亦作色（--）子，通常作為桌上遊戲的小道具，是古老的賭具之一。骰子也是容易製作和取得的亂數產生器。.

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輪盤

輪盤（Roulette）是一種賭場常見的博彩遊戲，Roulette一詞在法語的意思解作小圓輪。輪盤一般會有37或38個數字，由莊荷負責在轉動的輪盤邊打珠，然後珠子落在該格的數字就是得獎號碼。 輪盤上的數字會以紅、黑兩色間隔，但數字的排列並非順序而至。常見的輪盤有兩種，分別是美式輪盤及歐洲式輪盤。美式輪盤共有38個數字，包括1至36號、0號以及00號，歐式輪盤則共有37個數字，包括1至36號以及0號。除紅黑兩色外，0及00號在輪上則是綠色的。此外，還有一種法式輪盤，只有25個數字，包括1至24號以及0號，法式輪盤與歐美兩種輪盤的最大分別為法式轉動的珠子較大，以及數字間隔為波浪型狀。 由於輪盤投注方式多樣，而且客人多喜愛投注於多個號碼，故美式輪盤賭桌多以其特有的顏色籌碼（Color chips）作投注以區別該注屬於哪位客人，但在很多賭場內，現金籌碼一樣也可以投注。因顏色籌碼不能直接兌換現金，客人離開賭桌時便會把顏色籌碼兌換回現金籌碼。 由於莊荷會用一個玻璃或鐵製的小塔放在勝出號碼格子的籌碼上，所以一般來說，如客人投注在輪盤賭桌上的籌碼押中，莊荷只會將勝出的賠彩交給客人，而原注則會留在原處。.

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概率分布

概率分布（Wahrscheinlichkeitsverteilung，probability distribution）或簡稱分布，是概率論的一個概念。使用時可以有以下兩種含義：.

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方差

方差（Variance），應用數學裡的專有名詞。在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二階中心動差，恰巧也是它的二阶累积量。這裡把複雜說白了，就是將各個誤差將之平方（而非取絕對值，使之肯定為正數），相加之後再除以總數，透過這樣的方式來算出各個數據分佈、零散（相對中心點）的程度。繼續延伸的話，方差的算术平方根称为该随机变量的标准差（此為相對各個數據點間）。.

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