设随机变量x有数学期望,且其概率密度f(x)关于直线x=a对称,求证E(x)=a-搜答案-智慧作业帮

我这里没数学公式编辑器,不好给你例子!其实数学期望就是求个平均值!求期望：1、“样本点乘以对应的概率”,2、然后把这些值加起来就是期望了（不过要求总和要收敛哦,你想一个和不收敛,就没了求某个肯定的值了

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；

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^

E(X)=E(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=0,同理E(Y)=0E(XY)=E(X2^2)+E(X3^2)=2B^2Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)*E(Y)=2B^2

E(X-Y)=∑∞P(X1)(Y1)(X1-Y1)=∫∞∫∞f(x)f(y)(x-y)dxdy=0希望能帮到您~

老兄,解答在图片上,给你回答还真费劲啊

F(X)=（X-a）/（b-a）f(X)=F'(X)=1/（b-a）E(X)=∫xf(x)dx=∫x/(b-a)dx=x^2/2|(a,b)/(b-a)=(b^2-a^2)/2(b-a)=(a+b)/

有,就是平均值的意思

这个不需要证明对任意的随机变量的分布经过标准化处理后都服从标准正态分布N（0,1）再问：那个原题就是这样.....应该也有个推导过程吧？再答：E(x*)=E[x-E(x)/√D(x)]=[E(x)-E

随机变量X与Y相互独立且服从N(0,1/2)的正态分布所以Z=X-Y服从标准正态分布N(0.1)E|X-Y|=E|Z|=（2π）^(-0.5)*∫【-∞,+∞】|z|e^(-z^2/2)dz=√（2/

X服从均匀分布,即X~U(a,b),则E(X)=(a+b)/2,D(X)=(b-a)²/12证明如下：设连续型随机变量X~U(a,b)那么其分布函数F(x)=(x-a)/(b-a),a≤x≤

密度函数：f(x)=1/(b-a)[a,b]f(x)=0其它x数学期望Ex=∫(a,b)x/(b-a)dx=0.5/(b-a)（b^2－a^2)=(a+b)/2Ex=(a+b)/2方差Dx=∫(a,b

A={(X+Y)-|X-Y|}/2,B={(X+Y)+|X-Y|}/2X-Y服从N（0,2σ²）E|X-Y|=σ／√πEA=μ-σ／2√πEB=μ+σ／2√π再问：应该是对了，不过我算的E|

E(X)已经是一个数,它的期望还是它本身E(X)

如果方差不存在怎么办?同一分布是指同一个分布,不是同一类分布

由于格式问题,积分无法在这里显示,需要详细解答请去我的百度空间——>相册——>答案中去看.

记S=5000个零件的总重量,在此情况下显然中心极限定理成立,所以S的标准差为sqrt(5000)*0.1=sqrt(50)*10,然后用正态分布计算就可以了

解题思路：本题主要充分理解正态分布的意义,u即是数学期望,也是正态分布密度函数的对称轴.解题过程：正态分布是连续型的随机变量，记作X-N(u,g2),其中u为期望,也是正态分布密度函数的对称轴,g2是

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

fx（x）=（1）2x0<x<1\x0d(2)0其他\x0dfy(y)=（1）e的-y次方y0\x0d(2）0y≤0,\x0d则X与Y的联合概率密度f(x,y）=\x0de的-y次方打不出