先说一下, 期望的英文是expect, 不是respect
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然后上代码:
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])
离散型很简单,一个一个列出来就可以了
连续型的话,也不难,看具体的吧
比如两个连续型X、Y
现在条件可以任意给,比如知道X、Y的密度函数,那直接用xy乘以联合密度函数的定积分就可以了。
正态分布:
若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布,记为N(μ,σ)
其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的正态分布是标准正态分布
判断方法有画图/k-s检验
网站标题:python函数期望值,python 数学期望
URL链接:https://www.cdcxhl.com/article16/phipdg.html
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