<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Expectation on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/expectation/</link><description>Recent content in Expectation on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Wed, 21 Aug 2024 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/expectation/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>概率与统计（三）：期望、方差与矩生成函数技巧</title><link>https://www.chenk.top/zh/probability-statistics/03-expectation-and-moments/</link><pubDate>Wed, 21 Aug 2024 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/probability-statistics/03-expectation-and-moments/</guid><description>&lt;p>概率分布是对随机变量的&lt;strong>完整描述&lt;/strong>——它告诉你每个可能结果出现的概率。但“完整”往往意味着繁琐。当有人问：“这座城市的人平均身高是多少？”，你不会递给他一个密度函数，而是说：“大约 170 厘米，上下浮动约 10 厘米。” 平均值与离散程度（spread）就已捕捉了实践中最核心的信息。&lt;/p></description></item></channel></rss>