期望公式指的是什么？期望公式是什么呢

期望公式：E(X)=X1*p(X1）+X2*p(X2）+……+Xn*p(Xn)=X1*f1(X1）+X2*f2(X2）+……+Xn*fn(Xn)。

n为这离散型随机变量，p(X1），p(X2），p(X3）……p(Xn)为这几个数据的概率函数。在随机出现的几个数据中p(X1），p(X2），p(X3）……p(Xn)概率函数就理解为数据X1，X2，X3……Xn出现的频率f(Xn)。

期望值特性

期望值E是一个线形函数。X和Y为在同一机率空间的两个随机变量，a和b为任意实数。

一般的说，一个随机变量的函数的期望值并不等于这个随机变量的期望值的函数。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。特殊情况是当这两个随机变量是相互独立的时候。

E(X) = X1*p(X1） + X2*p(X2） + …… + Xn*p(Xn) = X1*f1(X1） + X2*f2(X2） + …… + Xn*fn(Xn)。

n为这离散型随机变量，p(X1）,p(X2）,p(X3），……p(Xn)为这几个数据的概率函数。在随机出现的几个数据中p(X1）,p(X2）,p(X3），……p(Xn)概率函数就理解为数据X1,X2,X3，……，Xn出现的频率f(Xn)。

简介

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。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。

大数定律表明，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。

用公式可以表示为：

M = ∑ V × E

期望理论的公式为：激励（motivation）取决于行动结果的价值评价（即“效价”valence）和其对应的期望值（expectancy）的乘积。

M 表示激发力量，是指调动一个人的积极性，激发人内部潜力的强度。V 表示效价，是指达到目标对于满足个人需要的价值。E 是期望值，是人们根据过去经验判断自己达到某种目标或满足需要的可能性是大还是小，即能够达到目标的主观概率。

弗鲁姆认为，人们采取某项行动的动力或激励力取决于其对行动结果的价值评价和预期达成该结果可能性的估计。换言之，激励力的大小取决于该行动所能达成目标并能导致某种结果的全部预期价值乘以他认为达成该目标并得到某种结果的期望概率。

扩展资料

理论运用

1、根据员工需要设定报酬和奖励措施（提高效价V ）

结合效价的主观性特征，充分了解员工需求后因人而异设定具体的激励。如，“成就需求型”员工，他需要的是不断赋予更高职责，给予更具挑战的任务；而“权力需求型”员工，需要的是给予更高的职位的激励。

2、给员工创造良好的工作条件，增强其达到目标的信心（提高期望E）

作为管理者，我们通常给员工安排工作任务时，营造的是一种“蹦一蹦，挑一挑能摘到”的氛围。期望值太高的，简单，做完没有成就感；太低的，太难，期间可能放弃。在此过程中，勤沟通，常附能，不断提升员工的综合素质和能力，员工的信心自然就会增强，期望值也会相应提高。

参考资料来源：百度百科-期望理论

数学期望和方差公式有：DX=E(X)^2-(EX)^2；EX=1/P，DX=p^2/q；EX=np，DX=np(1-p)等等。

对于2项分布(例子：在n次试验中有K次成功，每次成功概率为P，其分布列求数学期望和方差)有EX=np，DX=np(1-p)。

n为试验次数 p为成功的概率。

对于几何分布(每次试验成功概率为P，一直试验到成功为止)有EX=1/P，DX=p^2/q。

还有任何分布列都通用的。

DX=E(X)^2-(EX)^2。

在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。

高中数学期望与方差公式应用：

1）随机炒股。

随机炒股也就是闭着眼睛在股市中挑一只股票，并且假设止损和止盈线都为10%，因为是随机选股，那么胜率=败率，由于印花税、佣金和手续费的存在，胜率=败率《50%，最后的数学期望一定为负，可见随机炒股，长期的后果，必输无疑。

2）趋势炒股。

趋势炒股是建立在惯性理论上的，胜率跟经验有很大关系，基本上平均胜率可以假定为60%，则败率为40%，一般趋势投资者本着赚点就跑，亏了套死不卖的原则，如涨10%止盈，跌50%止损，数学期望为EP=60%*10%-40%*50%=-0.14，必输无疑。