参数为1的泊松分布,依概率收敛-搜答案-智慧作业帮

λ（poisson分布参数）的意义λ表示在一定时间（单位时间）内事件发生的平均次数.例如在一天内访问某个商场的人数服从poisson分布,并且估计出平均人数为x人,这里poisson分布的参数就是平均

由于相互独立,EXY=EX*EY=1*2=2泊松分布的期望等于纳姆达=1二项分布的期望等于np=4*0.5=2

哦哦会错意了..那个是e^x的泰勒级数啊. e^x的幂级数展开就是那个0的阶乘是1 特殊规定再问：哥们，真是牛啊，一语中的，谢啦！这

用定义,考虑退化分布,很容易证.

泊松分布只有参数：λ------单位时间内到来的平均个数.比如说平均每小时来五辆车.则λ=5

相互独立且服从参数为λ1,λ2的泊松分布

就是X=0的泊松分布P{X=0},然后代公式

你是不明白分母的那个k!0!的值在数学上通常是约定为1的,因此代入公式后的答案是P{X=0}=e^-3.

规定：0!=1,分母不会为0.再问：原来如此，我纠结了半天，谢谢

首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ）·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ）·λ^（∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取

设X表示该城市一周内发生交通事故的次数,则X～泊松丌(0.3)如果泊松丌(λ)P{X=k}=(λ)^k*e^(-λ)/k!其中k=1,2,……,n,　　(1)P{X=2}=(0.3)^2*e^(-0.

P（1）,所以E（X）=1,D（X）=1,又因D（X）=E(X²)-E²（X）,所以E(X²)=D（X）+E²（X）=2

泊松分布概率为P(X=k)=λ^k/k!*e^(-λ)根据泰勒级数,e^x=∑x^k/k!(k=0,1,2.),则P(X=0)+P(X=1)+...P(X=k)+...=e^(-λ)*(∑λ^k/k!

楼上的答案似乎不对P(X>1)=1-P(X=1)-P(X=0)=1-e^(-1)-e^(-1)-=1-2/e=0.26424

泊松分布的期望=方差=参数=2E(3X-2)=3EX-2=4实际上是个大题

设X=k时概率最大P(X=k)/P(X=k+1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k+1)*e^(-λ)/(k+1)!]=(k+1)/λ>=1即k>=λ-1P(X=k)/P(X=k-1)=[λ

依概率收敛是对于随机变量来说的.一个随机变量序列（Xn）n>=1依概率收敛到某一个随机变量X,指的是Xn和X之间存在一定差距的可能性将会随着n的增大而趋向于零.而函数收敛是对于函数来说的.是对于任意的

limn->无穷Σ(x=0~n)e^-λ(λ^x/x!(x+1))=[(e^-λ)/λ]{Σ(x=0~n)λ^(x+1)/(x+1)!}={(e^-λ)/λ}(e^λ-1)={1-e^(-λ)}/λ

根据泊松分布的公式带入λ,可以算出产出k个卵的概率.因为每个卵的孵化是独立事件,可以根据二项分布得到k个卵中孵化m个的概率最后把各个k下孵化相同数目m个卵的项合并一下,就是其后代个数的分布和数学期望了

设X是产卵数,则X服从参数为m的泊松分布设Y是成活卵数,则Y服从二项分布P(Y=k)=Σ(n=k,∞)P(X=n,Y=k)=Σ(n=k,∞)P(X=n)P(Y=k/X=n)=[(mp)^k/k!]e^