判断随机变量不是离散型的-搜答案-智慧作业帮

就只能这么判断呀,或者换个本质上相同的说法,如果变量是连续取值的,那就是连续型,否则是离散型.你的那个例子很好判断呀,加工的实际内径可能是任何数值（即连续取值）,而规格内径只要那几个规格,它们相减肯定

离散型变量是必须是可以列出,而且还必须要离散啊,像温度,他是连续的,一天内任意一个时点它都存在对应的数值,所以他是连续性的随机变量啊,

ξ01234p0.090.260.350.260.04Eξ=1.9P(ξ=0)=0.5*0.5*0.6*0.6=0.09P(ξ=1)=2*0.5*0.5*0.6*0.6+2*0.5*0.5*0.4*0

取出（1、3）（1、2）（2、3）的概率分别为1/3,得期望（3+3+2）*1/3=8/3.

如果可以,

互联网点击次数是离散变化的,比如点击次数可以使1次、2次、10次等等,但不能是1.2次,8.8次.只能取离散的值.而灯泡的寿命是连续的十是因为灯泡的寿命即可以是1000小时,也可以是1000.3小时,

再问：和我想法一样可是不会就这样写上去吧这样总是感觉不差点什么再答：我个人认为没什么的，从分布函数求分布列只能直接写。又不连续型随机变量。再问：好吧谢谢你啊

不对.C43C492即四张A中任取三张,剩下的49张中随便取两张,可以有A也可以没有A.

π指的是x符合泊松分布,a是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.它是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差,泊松分布P(λ)中唯一的一个参数N指的是x符合二维正态分布,a指的是期望,即平均值,而

∑（xi-u)²pi=∑（xi^2-2uxi+u^2)pi=∑(xi^2pi)-2u∑xipi+u^2∑pi=∑(xi^2pi)-2u*u+u^2=∑（xi²·pi)-u²

∑(k=1,∞)P(X=k)=1所以∑(k=1,∞)Aλ^k=1也就是A∑(k=1,∞)λ^k=1Aλ/(1-λ)=1A=(1-λ)/λ这里化简需要|λ|0所以A>0λ>0所以0

解题思路：一般根据概率统计的公式分析解答解题过程：附件最终答案：略

概率p=0.0001总数n=1000Poissonλ=np=0.1PoissonP(X=k)=e^(-λ)*λ^k/k!出事故0次概率P(X=0)=e^(-0.1)=0.905出事故1次概率P(X=1

解题思路：利用概率之和相加等于1求得x的值，利用期望公式解决第二问解题过程：

解题思路：用随机变量ξ表示此项业务的收益额，x表求顾客缴纳的保险金解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prc

E（X）=1·1/4+2·1/3+3·1/6+4·1/4=29/12E（X²）=1²·1/4+2²·1/3+3²·1/6+4²·1/4=85/12D（

(1)A出现正面和反面的次数之和S=2D出现正反面次数之积T=2x0或0x2或1x1P(T=0)=2/3P(T=1)=1/3(2)1.3.41.某超市一天中的顾客量A3.抛掷两枚骰子,所得的点数之和4

看他们两个的covariancecov（A,B）=E（AB)-E(A)E(B)是否为零,不为零肯定是不独立的,为零的话不一定独立

离散型随机变量只取两个值0和1时,服从二点分布；n次独立重复试验中某事件A发生的次数X是离散型随机变量,服从二项分布；N件产品中含有M件次品,从中取出n件产品中含次品数X是离散型随机变量,服从超几何分

随机变量x的概率之和为1