¿Cómo interpretaría la expectativa de una variable aleatoria geométrica?

Supongo que está preguntando cómo usaría la expectativa real primero. Preguntaría a qué expectación se refiere.

¿La expectativa de la variable aleatoria en términos del valor promedio que toma ?:

Si su variable aleatoria es “voltear monedas hasta que vea Tails”, se distribuye geométricamente:

[matemáticas] \ Sigma_ {i = 1} ^ {\ infty} \ frac {1} {2} ^ n = 1 [/ matemáticas]

¿La expectativa de la variable aleatoria, ponderada por el efecto de cada resultado?

Si le pagaron n ^ 2 dólares por cada moneda que lanzó antes de ver Tails. [Matemáticas] (S = \ {\ $ 0, \ $ 1, \ $ 4, \ $ 9, \ $ 16, \ $ 25, \ $ 36 \}) [/ matemáticas]

[matemáticas] \ grande \ displaystyle \ sum_ {n = 1} ^ \ infty \ frac {n ^ 2} {2 ^ n} = 4 [/ matemáticas]

El valor esperado de un valor aleatorio es el resultado “típico” en el sentido de que si adquirió una gran cantidad de muestras de la variable y agregó todos esos valores, entonces esperaría que termine con aproximadamente [matemáticas] (\ text {el número de muestras tomadas}) \ cdot (\ text {valor esperado}) [/ math]

Sin embargo, no podría, por ejemplo, decir que la expectativa de una función [matemática] F (X) = X ^ 2 [/ matemática] era igual a la expectativa de X al cuadrado.

[matemáticas] E (F (X)) \ not = F (E (X)) \ not = E (X) \ times E (X) \\ [/ math] así que tenga mucho cuidado al respecto.

[matemática] \ enorme {E (F (x)) = E (F (X)) = E (X ^ 2)} [/ matemática]

Si, por interpretación, está buscando el cálculo real, no es demasiado complicado y el artículo de Wiki [1] tiene una explicación mucho mejor y más completa de la que yo produciría una propuesta de nada.

Notas al pie

[1] Distribución geométrica – Wikipedia

Es el número promedio de pruebas para obtener éxito en un proceso booleano.

Un proceso booleano es una secuencia de pruebas independientes, cada prueba con una probabilidad [matemática] p [/ matemática] de éxito y una probabilidad [matemática] q = 1-p [/ matemática] de fracaso. Una variable aleatoria geométrica [matemática] X [/ matemática] indica cuántas pruebas hasta el primer éxito. Su función de densidad de probabilidad es [matemática] f (x) = q ^ {x-1} p, [/ matemática] para [matemática] x = 1,2, \ ldots [/ matemática]. La expectativa de [matemáticas] X [/ matemáticas] es [matemáticas] E (X) = \ mu_X = 1 / p [/ matemáticas].

Por lo tanto, resulta que el número promedio de pruebas para obtener éxito es el recíproco de la probabilidad de éxito en una prueba.

Suponga que va a pescar todos los días durante un año y solo captura un pez. Al año siguiente, ¿cuántos peces esperas pescar? Espero que hayas dicho uno. Supongamos que vas a pescar todos los días durante 50 años. ¿Cuántos peces esperas pescar? Esperaría atrapar 50.

Ahora, en promedio, ¿cuánto tiempo pasó después de que atrapó un pez para atrapar al siguiente? En promedio, tomó un año, 365.25 días. ¿Y la probabilidad de atrapar un pez cada día? p = 50 / (50 * 365.25) = 1 / 365.25. Oh, espera … ¿Acabo de decir que el número promedio de intentos para el primer éxito es 365.25 = 1 / p? Huh Imagínate.