证明题 x的随机变量的分布公式

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/15 19:22:15
证明连续性随机变量的分布函数连续

因为连续型随机变量的分布函数是其密度函数的变上限定积分,根据牛顿-莱布尼兹的原函数存在定理(微积分基本定理),就可得到其是连续函数.

急求 概率论证明题X1,X2,...,X(n-1)是独立的概率分布相同的随机变量,取值{0,1}, P(Xi=1)=1/

n=2时,p(x1=1)=1/2,∴p(x1=奇数)=1/2,即p(x2=1)=1/2=>p(x2=0)=1-p(x2=1)=1/2,∴n=2时结论成立假设对n结论成立,下面考虑n+1的情况即p(x1

一个概率题 设随机变量X的概率分布为

E(X)=0*0.1+1*0.4+2*0.5=1.4E(X^2)=0^2*0.1+1^2*0.4+2^2*0.5=2.4D(X+2)=D(X)=E(X^2)-E(X)^2=2.4-1.4^2=0.44

设随机变量X的分布列如下

∵E(X)=158,∴由随机变量X的分布列,知:0.5+x+y=11×0.5+2x+3y=158,解得x=18,y=38.故选:A.

随机变量的数学期望公式证明

以下记int^s_t表示从t到s积分,Infty表示无穷.lim表示当M趋于正无穷时的极限.E(x)=int^Infty_0xp(x)dx=lim(MF(M)-int^M_0F(x)dx)——分部积分

离散型随机变量的分布 题

ξ01234p0.090.260.350.260.04Eξ=1.9P(ξ=0)=0.5*0.5*0.6*0.6=0.09P(ξ=1)=2*0.5*0.5*0.6*0.6+2*0.5*0.5*0.4*0

设随机变量X服从自由度为k的t分布,证明随机变量Y=X^2服从自由度为(1,k)的F的分布

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

设随机变量X的分布列为:

(1)X平方后对应的概率与原X概率相同,平方后相同的用加法Y014P2/74/71/7(2)累加F(y)={0(y

设随机变量X服从参数为p的几何分布,试证明:E(1/X)=(-plnp)/(1-p)

X和1/X对应的概率是一样的,都是p*(1-p)^(n-1),那么E(1/X)=∑(1/k)*p*(1-p)^(k-1),其中,k从1到无穷.E(1/X)=p/(1-p)∑[(1-p)^k]/k=p/

设随机变量X的分布函数为 0 x

由于概率函数连续,所以Asin(π/2)=1,即A=1对F(X)求导得密度函数f(x)=cosx,0≤x≤π/2,其他为0所以E(X)=∫(0,π/2)xcosxdx=(π/2)-1

设随机变量X的分布函数F(x)在x

E(X)=2随机变量X的分布函数F(x)在x

如何证明连续型随机变量的分布函数是连续函数

F(x)=∫f(x)dx从0到x对于任意x0limx->x0[F(x)-F(x0)]=limx->x0[∫f(x)dx从x0到x]=0所以是连续函数

随机变量的分布

解题思路:本题主要考查几何槪型的概率的计算,利用向量数量积的意义,确定P的轨迹是解决本题的关键.解题过程:

超几何分布方差的公式D(X)证明

请参阅〈概率论与数理统计〉安徽大学出版社杜先能编

随机变量X,Y相互独立,分别服从参数为a,b的泊松分布,证明X+Y服从参数为a+b的泊松分布.

π(a)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,Y=m

设随机变量X的分布密度函数f(x)=

由于X是随机变量,那么f(x)在[0,1]的定积分是1,即积分kx^3dx|[0,1]=1,即kx^4/4|0,1=1,得到k1^4/4=1,k=4

已知随机变量x的分布列是

答案是0.6再问:我填2/3可以吗再答:不行,D(x)就是0.6,要步骤先采纳再问:为什么,我明明算了2/3啊再答:这是一个公式,涉及到一点课外的知识

证明几何分布随机变量的方差公式

证明:Eξ=p+2qp+3q²p+…+k[q^(k-1)]p+…=p(1+2q+3q²+…)设S=1+2q+3q²+…+nq^(n-1),则由qS=q+2q²+