瑞利分布的数学期望

瑞利分布的概率密度为：p(x)=2x/b*e^(-x^2/b)(积分限为0到+∞）E=∫xp(x)dx=2/b*∫x^2*e(-x^2/b)dx=-∫xd(e(-x^2/b))=-xe(-x^2/b)

再答：完全根据定义来推导，中间利用求和技巧，就能顺利求出再答：不知道我表达清楚了没有，若有疑问请追问哦再问：问下。哪几个标准正态分布的结果是要记住的？再答：我只记得住正太，卡方，指数，平均的均值，有的

解题思路：属于古典概型第二问是“超几何分布”模型，不是“二项分布”模型，所以不能使用n次独立重复试验公式解题过程：解答见附件。

XH(n,M,N)例N个球有M个黑球取n个黑球则EX=nM/NDX=nM/N*(1-M/N)*(N-n)/(N-1)其实可以和二项分布类比的..二项分布就是超几何分布的极限

额、、其实Xi^2不就服从自由度为1的卡方分布么?因为卡方分布期望为自由度,方差为2*自由度.所以D(Xi^2)=2了

解题思路：考查频率分布直方图，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，解题过程：

（1）总情况为：C(10,2)=45,取得两球颜色相同的情况为：C(4,2)+C(3,2)+C(3,2)=12,所以P=1-12÷45=11/15（2）§012346P8/151/151/51/151

再问：能不能解释下呢，谢谢！再答：

泊松分布,分布列为(p^k)*exp(-p)/k!,k=0,12,…….数学期望和方差均为p

解题思路：（1）由题意可得：两人各自从自己的箱子中任取一球，共有36种不同的取法，并且得到：甲获胜的不同取法有：3+2y+z，再根据等可能事件的概率公式得到：2y+z=6，结合y+z=5，可得答案．（

由定义得：E(ξ)=∑KP(ξ=k)=∑K(k-1)(1-θ)^(k-2)θ^2利用等式：K(k-1)(1-θ)^(k-2)=[(1-θ)^(k)]''因此有：E(ξ)=θ^2∑[(1-θ)^(k)]

瑞利分布主要用来描述零件,构件承受非稳定循环应力时应力幅的分布规律.　　_____________________________________________　　指数分布：许多电子产品的寿命分布一

推导过程见图再问：这个是你写的吗?字真大啊好清楚啊谢谢我会仔细看的能否告诉我书上的方法是用递归的思路列出方程E(X)=p+(1-p)(E(X)+1)这句话是什么意思再答：列这个方程是为了推导什么的？再

瑞利分布的概率密度为：p(x)=2x/b*e^(-x^2/b)(积分限为0到+∞）E=∫xp(x)dx=2/b*∫x^2*e(-x^2/b)dx=-∫xd(e(-x^2/b))=-xe(-x^2/b)

E(n)=1/p,D(n)=(1-p)/p^2

常见的有正态分布,二项分布,指数分布,均匀分布正态分布N~（a,b)EX=aDX=b二项分布B~（n,p)EX=npDX=np(1-p)指数分布λEX=λ分之一DX=λ^2分之一均匀分布在（a,b)之

几何分布Ge(p)令q=1-pE(x)=∑kp[q的(k-1)方]=p∑k[q的(k-1)方]=p∑(d[q的k方]/dq)=p*d∑[q(k)]/dq=p*d(1/(1-q))/dq=p/(1-q)

“P1取值范围0~0.1,服从正态分布?”正态分布应该有两个参数（均值和方差）决定,范围很难说,理论上什么值都可能,只是概率比较小.瑞利分布也存在类似问题.正态分布用randn或normrnd；瑞利分

%bydynamic%2009-8-49:49:08%Matlab中提供了直接的函数,生成瑞利分布随机数raylrnd下面我提供一个直接的函数吧functionx=RelayDist(x0,sigma

依题意ξ的可能值为0、1、2再问：然后呢再问：我开始懂了、只是不确定再答：等等我在纸上写因为看到时间不够要扣财富值所以我先提交了一句话再问：嗯嗯，加油再答：因为我不会输入C的上下数字--很是捉急啊只能