已知X服从而像是分布,且EX=3.6 DX=2.16

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/17 01:04:07
设X,Y相互独立,且都服从标准正态分布,则Z=X/根号下Y^2服从( ) 分布,并写出分布的参数

Z的分布叫做瑞利(Rayleigh)分布,具体求法:f(x,y)=[1/(2πσ^2)]*e^-[(x^2+y^2)/2σ^2]当z=0时,有:F(z)=∫∫f(x,y)dxdy,其中积分区域为x^2

已知随机变量X,Y相互独立,且同服从分布N(0,1),又Z=根号(X^2+Y^2),求E(X),D(X)

E(Z)=E(X^2+Y^2)=E(X^2)+E(Y^2)=[DX+(EX)^2]+[DX+(EX)^2]=1+0+1+0=2因为DX=E(X^2)-(EX)^2D(Z)=D(X^2+Y^2)=D(X

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

设随机变量X,Y相互独立,且都服从两点分布B 则P(X=Y)=

P(X=Y)=P(X=0)P(Y=0)+P(X=1)P(Y=1)=1/9+4/9=5/9如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,再问:为什么这么算啊?再答:根据独立性。书上讲更全面一些,建议您看书。

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,且服从同一分布,X的分布律为

由于:P(X=0,Y=0)=P(X=1,Y=0)=P(X=0,Y=1)=P(X=1,Y=1)=1/4.P(Z=1)=P(X=1,Y=0)+P(X=0,Y=1)+P(X=1,Y=1)=3/4.P(Z=0

向量与线性方程组1设随机变量服从参数为λ的泊松分布,且已知E[(X-1)(X-2)]=1,求λ.

E[(X-1)(X-2)]=E[X^2-3X+2]=EX^2-3EX+2EX=λDX=λEX^2=DX+(EX)^2=λ+λ^2即λ^2-2λ+2=1得λ=1

设离散型随机变量X服从泊松分布,且E(X) =5.则D(X–1)=?

因为X服从泊松分布,所以DX=EX=5,则D(X–1)=DX=5

若离散型随机变量X服从两点分布,且DX=0.21,则EX=?

如果服从分布的话,DX=P(1-P)为0.21,可知P=0,3EX=P,所以答案为0.3就是带入公式,没什么难的,

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

概率统计:已知随机变量X服从自由度为3的t分布,则X的平方服从什么分布?

楼上真是扯淡啊.明显是F分布,而且是F(1,3).关于F分布你百度百科查一下就知道了.而t分布的话,比如自由度是3,他的分子是正态分布,分母是根号下的Y除以自由度3,其中Y是服从卡方分布的随机变量.所

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.

已知随即变量X服从二项分布,EX=12、DX=8,求p和n.

变量X服从二项分布(p,n)E(x)=npD(x)=np(1-p)np=12np(1-p)=8解得p=1/3n=36

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

2、设随机变量X服从参数 的泊松分布( 入>0)且已知E[(x-2)(X-3)]=2,求入的值.

由泊松分布知道E(x)=D(x=)λ,则可知E[(x-2)(X-3)]=E(x^2-5x+6)=E(x^2)-5E(x)+6=D(x)+(E(x))^2-5E(x)+6=λ+λ^2-5λ+6=2即λ^

已知随机变量x服从参数为2的泊松分布则E(X2)=

因为$X\simP(2)$,所以,$\E{X}=2$,$\Var{X}=2$.所以$\E{X^2}=\Var{X}+\E{X}^2=2+2^2=6$,建议好好看看书上的随机变量数字特征这一章,因为$\

设X服从泊松分布,且期望EX=5,写出其概率分布律

泊松分布P(X=k)=e^(-λ)*λ^k/k!期望和方差均为λEX=λ=5所以P(X=k)=e^(-5)*5^k/k

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(