设x服从几何分布,分布律为P{X=k}=p*(1-p)^k,求E(X) D(X)
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/07 01:26:45
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
这题就是把N从常量整数变成变量,如果是常量整数,Y服从正态分布,变成变量整数其实也服从正态分布,但此时E(Y)跟D(Y)就变了.但是也很好求,只是比较麻烦.E(X)=λ,D(X)=ε平方,E(N)=1
因为XY服从相同的分布所以它们各自的分布函数和分布密度表达式是相同的,只是变量不同而已(一个是X一个是Y)所以就设分布函数是F(U),分布密度是f(u),对应到XY就是把U换成XY就行了..像LS说的
3X/2Y=(X/2)/(Y/3),所以服从自由度(2,3)的F分布.
E(X)=P{X=1}*1+P{x=0}*0=p(或=1-q)E(X^2)=P{X=1}*1+P{x=0}*0=p(或=1-q)Var(X)=E(X^2)-[E(X)]^2=p-p^2=p(1-p)(
用随机变量函数的期望公式.请采纳,谢谢!
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=
P{X=1}=P{X=2},λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2λ=λ^2/2λ=2P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3
首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ)·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ)·λ^(∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取
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/
P(X=x|X+Y=z)=P(X=x,Y=z-x)/P(X+Y=z)=(1-p)^(x-1)p(1-p)^(z-x-1)p/P(X+Y=z)再问:没有错,但是没有写完啊……P(X+Y=z)=?(考虑卷
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
P(X=2)=[9e^(-3)]/2
楼上的答案似乎不对P(X>1)=1-P(X=1)-P(X=0)=1-e^(-1)-e^(-1)-=1-2/e=0.26424
几何分布唉,看书吧,书上有详细的解释.真想不通,网络比书更好吗?再问:问题是这是习题,书上没详解只有答案,不然我也就不会问了。再答:超几何分布的均值: 对X~H(n,M,N),E(x)=nM/N
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
再问:能不能具体解释一下再答:再问:第二行和第三行我不是很懂?为什么是1/4?再答:P(X=0,Y=-1)+P(X=-1,Y=-1)+P(X=1,Y=-1)=P(Y=-1)=1/4但是P(X=-1,Y
解答过程如图,写出Z1,Z2取值与X,Y取值的关系就可计算了.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!
下面的计算利用幂级数展开式(通过1/(1-x)=∑{k,0,∞}x^k,x∈(-1,1)容易证明):1/(1-x)²=1+2x+3x²+4x³+…=∑{k,0,∞}(k+
(a-5)/2=1.29a-5=2.58a=7.58-