设随机变量X服从参数为2的柏松分布,Y~B(8,1 3)

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/29 12:24:49
设随机变量X服从参数为3的泊松分布,则X平方数学期望,

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;

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[

设随机变量X服从参数为2的指数分布,证明Y=e^-2X服从U(0,1)

解法的要点如下图,先找出分布函数的关系.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!

设随机变量x服从参数为(2,P)的二项分布,Y服从参数为(4,P)的二项分布

因为随机变量服从X~(2,P)则,P(ξ≥1)=1-=a(a你没给出),可以求出p;那么,P(η≥1)=1-

设随机变量X服从参数为1的指数分布,则E(X+e^-2X)=?

E(X)=1Ee^(-2x)=∫(0~无穷)e^(-2x)e^(-x)dx=-e^(-3x)/3|(0~无穷)=1/31+1/3=4/3再问:期望的定义式不是E(X)=∫xf(x)dx,f(x)为密度

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P{X>2}的值为

P{X=1}=λ*e^(-λ)P{X=2}=0.5*(λ^2)*e^(-λ)所以λ*e^(-λ)=0.5*(λ^2)*e^(-λ)整理λ=0或λ=2λ≠0,所以λ=2P{X=0}=e^(-2)P{X=

设随机变量x服从参数为2的指数函数,y服从参数为4的指数分布则E(2x 3y)等于多少

指数分布的期望为参数的倒数,所以EX=1/2,EY=1/4故E(2X)=1,E(3Y)=3/4

设随机变量X服从参数2的指数分布,则Y=1-e^(-2x)的概率密度为?

F(y)=P(Y≤y)=P(1-exp(-2X)≤y)=P(X≤-ln(1-y)/2)=∫[0,-ln(1-y)/2]2exp(-2x)dx=y0

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,则E(X^2)=?

X~π(2)E(x)=2D(X)=2D(X)=E(X^2)-[E(X)]^22=E(X^2)-4E(X^2)=6

设随机变量X服从参数为1的指数分布,则数学期望E{X+e-2X}= ___ .

/>∵X服从参数为1的指数分布,∴X的概率密度函数f(x)=e-x,x>00,x≤0,且EX=1,DX=1,∴Ee-2x=∫+∞0e-2x•e-xdx=-13e-3x|+∞0=13,于是:E(X+e-

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,随机变量Y=2X-2,则E(Y)=?

泊松分布的期望和方差均为λ(就是参数).所以E(Y)=2*E(X)-2=2E(Y)=2

设随机变量X服从参数为1的泊松分布,则P{X=EX2}=______.

由于随机变量X服从参数为1的泊松分布,所以:E(X)=D(X)=1又因为:DX=EX2-(EX)2,所以:EX2=2,X 服从参数为1的泊松分布,所以:P{X=2}=12e−1,故答案为:1

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,则E(2X)等于?

参数为2的泊松分布,其期望就等于参数2即,E(X)=2∴ E(2X)=2E(X)=4……【期望的性质E(CX)=CE(X)】再问:

设随机变量X服从参数为4的泊松分布,则DX =____________.

泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4PS:泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)

设随机变量X服从参数为(2,p)的二项分布,随机变量Y服从参数为(3,p)的二项分布,若P{X≥1}=59,

/>因为X服从参数为(2,p)的二项分布,且P{X≥1}=59,所以:P{X=0}=1-P{X≥1}=49,即:C02P0(1-P)2=(1-P)2=49,求解得:P=13,因为Y服从参数为(3,p)