服从拉普拉斯分布的随机变量ξ的概率密度为φ( x )=Ae-|x| ,求:

依题意可以得到λ=3,；所以E(X)=D(X)=3;而D(X)=E(X^2)-E(X)^2=3;所以E(X^2)=E(X)^2+D(X)=12；

几何分布期望为5的话,其参数p=1/5=0.2,对应单个随机变量方差DX=(1-p)/p^2=20从而DY=DX/n=20/n

方差都是相加的.如果X,Y独立,一定有D（X±Y)=D(X)+D(Y)再问：会不会答案错了？？按照相减计算会得出书后的答案再答：那有可能是答案错了，D(X±Y)=D(X)+D(Y)是独立的随机变量的方

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.所以平方后,分子是

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

andn(平均值,方差)调用上面函数就搞定了再问：谢谢你的回答，但是我不太明白的是，如何调用那个函数呢？再答：在MATLAB中调用函数直接在一行输入就可以的.用公式求出平均值、方差，然后写进下面的式子

3X/2Y=(X/2)/(Y/3),所以服从自由度(2,3)的F分布.

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→

和依旧服从正态分布,这个是正态分布中的一个定理,具体你可以翻阅概率论与数理统计的书籍,如参见《概率论与数理统计》（何书元,北京大学出版社）正态总体那一章.

概率密度f(x)=1/3e^(-x/3),x＞00,x≤0分布函数F（x）=∫1/3e^(-x/3)dx=1-e^(-x/3),x＞0【从0积分到x】0,x≤0

不是A就是B就是两点分布.假设A的概率是P,B的概率就是1-P.这个P就是参数.确定了P就确定了一个两点分布,这就是参数.

均值和方差属于统计参数,其求法为估计理论而非拟合,拟合者,求方程也.再问：谢谢您的回答，请问该怎么做呢？再答：最简单的是矩估计法首先算出X'，算出方差S^2对拉普拉斯分布EX=X'=μ,Var(X)=

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

因为X~t(k),由定义可令X=A/根号下B/k,其中A~N(0,1),X^2(k)分布Y=X^2=A^2/(B/k),因为A~N(0,1),所以A^2~X^2(k)Y=(A^2/1)/(B/K),则

卡方分布

可以利用Y与X的关系如图求出分布函数.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.再问：再问：能不能帮我在做一下50题再答：这个我不会。前面的问题已经解决，请采纳！

f(x)=ke^-|x|相当于正负半轴上的两个对称的指数分布,所以k=1/2xx)(1/2)e^xdx=e^x/2x>0,F(x)=∫(-∞-->x)(1/2)e^xdx=∫(-∞-->0)(1/2)

Y的分布函数是：F（y）=P（Y≤y）=P（min（X，2）≤y）=1-P（min（X，2）＞y）=1-P（X＞y，2＞y）考虑y＜2和y≥2两种情况当y＜2时，FY（y）=1-P（X＞y）=PX≤y

规范性非零性P（k）=p^k×（1-p）^(1-k)k=0,1

就是说在正半轴φ(x)=ke^(-x)(x>0)在负半轴φ(x)=ke^x(x<0),它们都是指数函数,且关于y轴对称.求A可对函数求积分,由于对称性,两边积分应该相等,而和是1,所以一边