已知X服从泊松分布P(2)且Y=2X 1,求协方差

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/02 21:09:59
设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},求数学期望和方差

泊松分布P{X=k}=(λ^k)·e^(-λ)/k!P{X=1}=λ·e^(-λ)P{X=2}=λ²·e^(-λ)/2因为P{X=1}=P{X=2}所以λ·e^(-λ)=λ²·e^

概率论联合分布律计算已知随机变量X,Y服从同一分布,且X的分布律为P(X=-1)=1/4,P(X=0)=1/2,P(X=

已知随机变量X,Y服从同一分布,且X的分布律为P(X=-1)=1/4,P(X=0)=1/2,P(X=0)=1/4.若P{丨X丨=丨Y丨}=0,求(X,Y)联合分布律.答:P(-1,-1)=0,P(-1

设X服从参数为1的泊松分布,Y服从参数为4,0.5的二项分布,且x,y相互独立,求E(XY)

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

设随机变量X和Y相互独立,且服从同一分布,证明P(X小于等于Y)=1/2

X,Y互相独立设X的密度函数为f(x),Y的密度函数为f(y)它们的联合密度函数为f(x,y)=f(x)f(y)f(y,x)=f(y)f(x)=f(x,y)f(x,y)关于y=x对称P(X

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为3的泊松分布,证明X+Y仍服从泊松分布,参数为6

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

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为3的泊松分布,证明X+Y服从泊松分布,参数为6

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[

x服从泊松分布,p(x=0)=0.4,求p(x>2)!

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

设随机变量X服从参数y的泊松分布,且E(X—1)(X—2)=1,则P{X>=1}=

首先E(X-1)(X-2)=E(X^2-3X+2)=1.因为DX=EX=Y.解出来Y=1.带入到泊松分布中,因为泊松分布是从0开始到正无穷.所以P{X>=1}=1-e

设随机变量X与Y相互独立,且X~B(16,0.5),Y服从参数为9的泊松分布,则D(X-2Y+3)=?

随机变量X与Y相互独立,那么D(X-2Y+3)=DX+2²*DY而X~B(16,0.5),Y服从参数为9的泊松分布所以DX=16*0.5*(1-0.5)=4,而Y的方差就等于泊松分数的参数,

设随机变量X服从参数λ的泊松分布,且P{X=0}=1/2,求P{X>1﹜

F(x)=λ^ke^(-λ)/k!由P{X=0}=1/2得e^(-λ)=1/2λ=ln2则F(x)=(ln2)^k/2(k!)P{X>1}=1-P{X

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},则P{X>2}的值为

P{X=1}=λ*e^(-λ)P{X=2}=0.5*(λ^2)*e^(-λ)所以λ*e^(-λ)=0.5*(λ^2)*e^(-λ)整理λ=0或λ=2λ≠0,所以λ=2P{X=0}=e^(-2)P{X=

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且已知P{X=1}=P{X=2},求P{X=4}.

P{X=1}=P{X=2},λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2λ=λ^2/2λ=2P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且已知P{X=1}=2/e²,则λ=?

λ=2由泊松分布密度函数可知:P{X=1}=e^(-λ)*λ=2/e²,可得λ=2.

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且p{X=1}=p{X=2},则EX=?DX=?

有些符号不会打.但有这样的结论:泊松分布的数学期望与方差相等,都等于参数λ.因为泊松分布只含有一个参数,只要知道它的数学期望或者方差就能完全确定它的分布

设随机变量X服从泊松分布,且P(X=1)=P(X=2),则P(X=4)=______.

随机变量X服从泊松分布,且P(X=1)=P(X=2),所以:P(X=i)=e−λλii!即:e−λλ=e−λλ22!得:λ=2P(X=4)=23e−2

随机变量X与Y互相独立,且服从同一分布,求P{X≤Y}

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,

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},则EX=? DX=?

随机变量X服从参数为λ的泊松分布P{X=k}=e^(-λ)*λ^k/k!P{X=1}=e^(-λ)*λ^1/1!P{X=2}=e^(-λ)*λ^2/2!若P{X=1}=P{X=2}λ=2E(x)=D(