服从拉普拉斯分布的随机变量X的概率密度为求系数
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/18 20:59:22
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;
∫(1/2)xe^-|x|=0=E(x),因为xe^-|x|是奇函数E(x^2)用分布积分做,因为d(x^2)/dx=2x由上一行知道是0,所以只有一项积分,又由奇偶性最后结果出来是2因此D(x)=E
明显是F分布,而且是F(1,3).关于F分布你百度百科查一下就知道了.而t分布的话,比如自由度是3,他的分子是正态分布,分母是根号下的Y除以自由度3,其中Y是服从卡方分布的随机变量.所以平方后,分子是
由于:P(X=0,Y=0)=P(X=1,Y=0)=P(X=0,Y=1)=P(X=1,Y=1)=1/4.P(Z=1)=P(X=1,Y=0)+P(X=0,Y=1)+P(X=1,Y=1)=3/4.P(Z=0
X服从B(3,0.4),故X可取值为0,1,2,3当X=0时,Y=0当X=1,Y=-1当X=2,Y=0当X=3,Y=3所以,Y是个离散型随机变量,可取的值为-1,0,3P(Y=-1)=P(X=1)=C
3X/2Y=(X/2)/(Y/3),所以服从自由度(2,3)的F分布.
E(X^2)=E(X^2-X+X)=E[X(X-1)+X]=E[X(X-1)]+E(X)=∑(k=0→∞)k(k-1)T^ke^(-T)/k!+∑(k=0→∞)kT^ke^(-T)/k!=∑(k=2→
和依旧服从正态分布,这个是正态分布中的一个定理,具体你可以翻阅概率论与数理统计的书籍,如参见《概率论与数理统计》(何书元,北京大学出版社)正态总体那一章.
概率密度f(x)=1/3e^(-x/3),x>00,x≤0分布函数F(x)=∫1/3e^(-x/3)dx=1-e^(-x/3),x>0【从0积分到x】0,x≤0
楼上真是扯淡啊.明显是F分布,而且是F(1,3).关于F分布你百度百科查一下就知道了.而t分布的话,比如自由度是3,他的分子是正态分布,分母是根号下的Y除以自由度3,其中Y是服从卡方分布的随机变量.所
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
可以利用Y与X的关系如图求出分布函数.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.再问:再问:能不能帮我在做一下50题再答:这个我不会。前面的问题已经解决,请采纳!
最后结果算出来是再问:不懂啊。。。。您看哦,他让求指数分布的密度函数,就是说求他的参数拉姆达,怎么求呢。。。辛苦大神求讲解。。。再答:我认为分布80%的分位点等于2,可得到上述的方程,最后
P(1),所以E(X)=1,D(X)=1,又因D(X)=E(X²)-E²(X),所以E(X²)=D(X)+E²(X)=2
f(x)=ke^-|x|相当于正负半轴上的两个对称的指数分布,所以k=1/2xx)(1/2)e^xdx=e^x/2x>0,F(x)=∫(-∞-->x)(1/2)e^xdx=∫(-∞-->0)(1/2)
Y的分布函数是:F(y)=P(Y≤y)=P(min(X,2)≤y)=1-P(min(X,2)>y)=1-P(X>y,2>y)考虑y<2和y≥2两种情况当y<2时,FY(y)=1-P(X>y)=PX≤y
再问:为什么那里要加绝对值?再答:公式。针对单调增和单调减
就是说在正半轴φ(x)=ke^(-x)(x>0)在负半轴φ(x)=ke^x(x<0),它们都是指数函数,且关于y轴对称.求A可对函数求积分,由于对称性,两边积分应该相等,而和是1,所以一边