设相互独立的XY分别服从参数1.2指数分布,Z等于xy最小值,求z的概率密度

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/17 14:26:36
设两个随机变量X和Y相互独立且分别服从参数为a1,a2的泊松分布,则X+Y服从参数为什么的泊松分布?

X+Y服从参数为(a1+a2)的泊松分布,因为泊松分布具有可加性,证明见参考资料

设X、Y是相互独立的随机变量,分别服从参数为λ1、λ2的泊松分布,怎样证明Z=X+Y服从λ1+λ2的泊松分布?

X~π(a)Y~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

设随机变量XY相互独立,且服从以1为参数的指数分布,求Z=X+Y的概率密度.急求解

用联合密度的方法去求,算z和x的联合密度,再对其密度关于x积分,就可以了

概率论:设随机变量X服从区间[0,5]上的均匀分布,Y服从参数为3的指数分布,且X与Y相互独立,求E(XY)

由随机变量X服从区间[0,5]上的均匀分布,得出E(X)=5/2  由Y服从参数为3的指数分布,得出E(Y)=3  由X与Y相互独立,知E(XY)=E(X)×E(Y)=15/2再问:5/2的/是乘的意

概率论 泊松分布设X、Y是相互独立的随机变量,分别服从参数为λ1、λ2的泊松分布,怎样证明Z=X+Y服从λ1+λ2的泊松

若是没有记错的话,虽然卷积公式在连续型随机变量中提出来,但是有说过对于离散型随机变量也可使用,把那个积分改成求和就行了再问:能具体为我证明此题吗?谢谢再答:不知道公式怎么打,只能简要说一说:因为X、Y

随机变量的数学期望设随机变量ξ,η相互独立,ξ服从参数为λ的指数分布,η服从参数为n,p(0

因为随机变量ξ,η相互独立,所以E(ξη)=E(ξ)E(η)而E(ξ)=1/λ,E(η)=np所以E(ξη)=np/λ

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与y相互独立,都服从参数为1的指数分布,求P{X

对参数为入1,入2的两个指数分布X1,X2P(X1>X2)=入1/(入1+入2)1/(1+1)=1/2E(a),E(b)为例P(X>Y)∫(0~)∫(0~y)abe^(-ax-by)dxdy=∫(0~

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X Y相互独立,均服从参数为1的指数分布,求随机变量Z=X/Y的密度函数

这个问题其实挺简单的,你看一下课本吧,基础题目呦!

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[

设x和y是相互独立的两个随机变量,且x服从(-1,2)上的均匀分布,y服从y~N(1,4)则D(XY)=

解题思路了讲到这后面的积分自己先积一积不懂追问再问:谢谢,明白了,但是木有更简单一点的么~~~~~再答:放心~是没有捷径滴而且这样做计算量不算很大,耐心一点就行了

概率论问题,设X.Y相互独立.且都服从参数为1的柏松分布,求X+Y服从哪种分布?

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

设随机变量X与Y相互独立且分别服从参数λ=2和λ=1的指数分布 求P{X+Y≤1}

求出XY联合概率密度以后,在坐标轴XY上画出Y=-X-1的线,再根据X和Y的取值范围ie,即X>0,Y>0,把联合概率密度在围成的三角形内进行2重积分,即可算出最后答案,