设是独立同分布的随机变量序列,且均值为μ

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/13 06:51:07
设X,Y是两个独立同分布的随机变量,分别表示两个电子元件的寿命(小时),其密度函数为:

因为x,y相互独立,所以求z=x/y的概率密度函数就等于x的密度函数即f(z)=1000/(z^2),z>1000;0,z

随机变量相互独立跟独立同分布有什么不一样?

随机变量相互独立是指若干随机变量仅仅满足相互独立的条件;随机变量相互独立且具有相同分布不仅满足相互独立的条件,还满足分布都相同的条件再问:�ֲ���ͬ��ʲô��˼����再答:���������зֲ

设X1,X2,…,Xn,…为独立同分布的随机变量序列,若( )时,则{Xi}服从契比雪夫大数定律.

选A要满足切比雪夫大数定律,必须要求Xi的方差存在(一致有界)当然,D(Xi)存在蕴含了E(Xi)存在简单一点的方法就是排除对B选项,E(Xi)=∑{k=1,∞}k/[k*(k+1)]=∑{k=1,∞

设随机变量X1,X2,.Xn,...是独立同分布,其分布函数为F(X)=a+(1/π)*arctan(x/b),b≠0,

B绝对值号的意义:保证所求的概率不会出现负数的尴尬情况

设随机变量 Xi 的分布律是

http://hi.baidu.com/zjhz8899/album/item/f0a96a457402d767500ffea7.html

设随机变量序列X1,X2,...Xn独立同分布,且E(Xi)=μ,D(Xi)=σ^2,i=1,2,...,则对任意实数x

由林德贝格中心极限定理lim(n->∞)P{{(∑Xi-nμ)/[n^(1/2)*σ]}>x}=1-Φ(x).其中Φ(x)是标准正态分布的分布函数.

设随机变量X,Y独立同分布,X分布函数是F(x),那么Y分布函数是F(x)还是F(y)

独立同分布,那0么分布函数相同,F(x)=F(y),至于这道题,严格讲B也是正确的,只是表达不同,你说的那道题我看了,A选项应该是[F(z)]^2因为p(maxX,Y)=P(X

依概率收敛问题设随机变量序列{Xn,n≥1}独立同分布,都服从U(0,a),其中a>0.令X(n)=max(1≤i≤n)

第一步计算出X(n)的分布函数,从而分布密度.(有现成公式)第二步计算P(|X(N)-a|>e)=P(a-ea再问:X(n)的分布函数该怎么求再答:如果U(0,a)的分布函数是F(x),则Xn的分布函

设随机变量X1,X2,---,Xn独立同分布且具有相同的分布密度,证明:P{Xn>max(X1,X2,...,Xn-1)

设X1...Xn的概率密度函数是fX(x),概率分布函数是FX(x)设随机变量Y=max(X1,...,Xn-1)先求Y的概率分布函数FY(y):FY(y)=P{Y

独立同分布中心极限定理中的同分布是指相同的离散型随机变量的分布还是相同的连续型随机变量的分布

中心极限定理(centrallimittheorem)是概率论中讨论××随机变量××序列部分和的分布渐近于正态分布的一类定理.这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量近似服从正态分

设X1,X2……Xn是相互独立的随机变量序列且他们服从参数λ的泊松分布,则由中心极限定理知

用定义做就行lim(n->∞)P{[∑(1,n)Xi-n*E(Xi)]/[√n*√D(Xi)]≤x}=Φ(x)因为Xi~P(λ),所以E(Xi)=D(Xi)=λ,代到上式lim(n->∞)P{[∑(1

设X1,X2...Xn 独立同分布的随机变量,证明X=(1/n)* ∑Xi 和∑(Xi-X)^2 相互独立.

记Y=∑(Xi-X)².X,Y一般不是相互独立的.例如n=3,X1,X2,X3都服从-1,1两点均匀分布.可以算得P(X=1)=(1/2)³=1/8.P(Y=0)=3·(1/2)&

设x,y是相互独立同服从几何分布的随机变量,即它们共同的分布率为p(x=k)=pq^(k-1),

解答过程如图,写出Z1,Z2取值与X,Y取值的关系就可计算了.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!

关于独立同分布随机变量密度函数的求解

密度函数就是分布函数直接求导来的,你直接相乘没有任何道理,因为这是连续型随即变量不是离散型查看原帖

设随机变量X同Y独立同分布,它们取-1,1,两个值的概率分别为1/4 3/4,则P{XY=-1}=

P{XY=-1}=P{X=1,Y=-1}+P{X=-1,Y=1}=P{X=1}*P{Y=-1}+P{X=-1}*P{Y=1}=3/4*1/4+1/4*3/4=3/8

设X1,X2...为独立同分布随机变量序列,Xn的分布列为P(Xn=0)=P(Xn=2)=0.5,n>=1 .随机变量X

E(Xn)=0×0.5+2×0.5=1E(X)=∑(1~n)E(Xi)/(3^i)=∑(1~n)1/(3^i)∑(1~n)1/(3^i)是一个等比数列,公比1/3,用等比求和公式得E(X)=1/2D(

设X1,X2...Xn是独立同分布的正值随机变量.证明E[(X1+...+Xk)/(X1+...Xn)]=k/n,k≤n

因为(Xi/(X1+X2+……+Xn))的绝对值小于等于1,所以它的期望存在.由对称性,E[(X1)/(X1+...Xn)]=E[(X2)/(X1+...Xn)]=...E[(Xi)/(X1+...X