取值无穷大的变量概率分布的均值和方差-搜答案-智慧作业帮

我觉得你的问题问的很好,是个爱思考的人.确实,离散型随机变量可以用分布律来描述,连续型随机变量可以用密度函数来描述,已经解决了各自分布规律的描述问题.但分布函数也是好东西,有以下好处,所以始终拥有一席

概率论里的东西.有一组样本,在应用的时候,往往不是直接使用样本本身,而是针对不同的问题来构造适当的函数予以表现,利用这些样本的函数进行统计推断.这就是抽样分布,其定义就是统计量的分布称为抽样分布.概率

因为服从0-1分布,所以变量只有0和1,分别设0和1的概率是P(0)P(1)所以：P(0)+P(1)=1P(0)=3P(1)解得：P(0)=0.75P(1)=0.25所以概率分布是：010.750.2

首先前面那个,是有个公式的,在离散型二项式分布列中：E=np.而E(X)=x1p1+x2p2+...+Xnpn也是对的,但你发现没有两个方法算出来是一样的,np)=x1p1+x2p2+...+Xnpn

随机变量的概率分布是概率分布,而不是概率分布函数,很容易迷惑人的,求概率分布即求其分布律或概率密度函数,即求f而不是求F.

不可以的,如果是这样的话属于必然的东西,就没什么所谓的分布的.所以有分布列的它的概率一定大于0小于1

都可以因为对于连续型概率分布来说（此题为均匀分布）P(x

概率密度是概率对空间的微分,概率密度分布就是它的空间分布.

把发生的基本事件和概率写在一起就是分布列.不过需要所有的基本事件

EX拔=EX=0DX拔=DX/n=DX/50E(s^2)=DX

1、虽然总体分布未知,但是根据大数定律,样本均值近似服从N(350,[60/根号(100)])=N(350,36)P(样本均值＞360）＝P(（样本均值－350）／6＞5／3）＝1－0．96162、虽

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我刚好前几天考完概率论因为你所谓的均值和方差其实都是样本均值和样本方差不能混淆与u和”的他“的平方所以不符合Z分布符合T分布

这个得看情况：因为概率密度函数=分布函数求导（所以你给的题目有分布函数一定可导）1.如果变量是一个：∵一元函数可导一定连续∴分布函数一定是连续的2.如果变量不止一个：∵二元函数时可导不一定连续∴分布函

应该是“无穷大量是在某个极限过程中极限为无穷大的量”（而不是那个“变量”）,这里要强调“某个极限过程”,换另一个极限过程可能就不是无穷大量了.

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

搞不懂就不要搞了嘛,你实际编程的时间又用不到.十进制和八进制还有二进制,十六进制我也头疼,只需要知道float定义的浮点型数据就可以啦

总体均值的区间估计:当总体方差σ已知的时对于给定的置信度1-α(本题为95%,α=0.05)则的置信区间为(X-(σ/√n)Zα/2,X(σ/√n)Zα/再问：你确定是服从正态分布？还有，为什么左边是

（Ⅰ）分别记甲、乙、丙经第一次烧制后合格为事件A1,A2,A3；设E表示第一次烧制后恰好有一件合格,则：P(E)=P(A1•A2¯•A3¯)+P(A1

一般来说分布函数都是右连续因为求某一点的概率如果不是连续的就是F(X)-F(X-0)如果连续函数某一点处得概率就无所谓了就相当于微积分那个意思.所以如果是连续函数分布密度函数的取值无所谓分布函数也无所