如果X服从泊松分布,求Y等于根号X的概率分布

P{X=k}=e^(-a)a^(k)/k!1=sum_{k=0->正无穷}P{X=k}=sum_{k=0->正无穷}e^(-a)a^(k)/k!E{1/(X+1)}=sum_{k=0->正无穷}e^(

随机变量X服从参数为2的泊松分布,D(X)=2.所以cov(X,Y)=cov(X,3X-2)=cov(X,3X)=3cov(X,X)=3D(X)=6.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!

提示：假设Z=min(X,Y)Pr[Z

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

这个用泊松分布可加性来做,很简单X,Y相互独立且分别服从p(λ1),p(λ2)那么Z=X+Yp(λ1+λ2)参考资料里有他的证明

要用到微积分吗?具体公式给下回答：=Σ（3^I*e^(-3)I/I!）(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!）=Σ（3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!）=Σ[

再问：求详解过程再答：

(1)若X～P(),P(),则X+Y～P()证明：利用卷积公式来证明设Z=X+Y则P(Z=m)=P(X+Y=m)=(卷积公式)=（因为X与Y独立时,联合分布=边际分布之积）=（此处忘记写上下标了）==

相互独立且服从参数为λ1,λ2的泊松分布

因为x服从参数λ泊松分布所以P{X=k}=e^(-λ)*λ^k/k!设f(x)=Σ(k=0,+∞)k*(k-1)...(k-m+1)x^k/k!=x^m*Σ(k=0,+∞)k*(k-1)...(k-m

设X服从泊松分布,参数为λ,那么EX=λ,DX=λ,所以E[X(X-1)]=E(X^2)-EX=DX+(EX)^2-EX=λ＋λ^2－λ=λ^2.也可以直接根据定义E[X(X-1)]=sum(n(n-

如果泊松参数为a,答案为(1-e^-a)/a,不保证算对,总之你把表达式展开应该能发现它和某个泰勒公式很相近

很简单啊.特征函数E(exp(itx)),其中x服从泊松分布,于是(我中间都是乘起来的,没写乘号而已)E(exp(itx))=sum(k从0到无穷)exp(itk)exp(-lambda)lambda

p(x=0)=0.4=e^(-λ)λ=-ln0.4p(x=1)=-0.4ln0.4p(x=2)=0.4ln²0.4p(x>2)=1-P(x=0)-P(x=1)-P(x=2)=1-0.4(ln

E(X^2)=E(X^2-X+X)=E[X(X-1)+X]=E[X(X-1)]+E(X)=∑(k=0→∞)k(k-1)T^ke^(-T)/k!+∑(k=0→∞)kT^ke^(-T)/k!=∑(k=2→

X.Y参数为1的柏松分布,则其母函数为Ψ（s)=e^(s-1)X.Y相互独立,X+Y母函数为Ψ（s,s)=Ψ（s)*Ψ（s)=e^(2(s-1))X+Y服从参数为2的泊松分布.再问：能再详细点吗。再答

 最后结果算出来是再问：不懂啊。。。。您看哦，他让求指数分布的密度函数，就是说求他的参数拉姆达，怎么求呢。。。辛苦大神求讲解。。。再答：我认为分布80%的分位点等于2，可得到上述的方程，最后

解:设随机变量X的密度函数是:f(x),随机变量Y的密度函数是:f(y)因为他们互相独立,所以可以知道他们的联合密度函数:f(x,y)=f(x)*f(y)又f(y,x)=f(y)*f(x)所以f(x,

π(a)π(b)π(a)π(b)为柏松分布则P{X=k}=(a^k)e^(-a)/k!P{Y=m}=(b^m)e^(-b)/m!k,m=0,1,2.因为X,Y相互独立则他们的联合分布P{X=k,Y=m

X~N(1,2）则E(X)=1,Y服从参数为3的泊松分布,则E（Y）=3；E(Y^2)=3^2+3=12;E(X^2)=1;D（xy）=E[（xy）^2]-E^2（xy)=E(x^2y^2)-E^2(