设总体X服从参数为Y

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 14:34:23
设总体X服从参数为Y
设X服从参数为1的泊松分布,Y服从参数为4,0.5的二项分布,且x,y相互独立,求E(XY)

由于相互独立,EXY=EX*EY=1*2=2泊松分布的期望等于纳姆达=1二项分布的期望等于np=4*0.5=2

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X1 X2 ...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即X~f(x,λ)=λexp(-λx) 求X(

xi独立同分布F1x=MAX(x1,x2,.)=(f(x,λ))^n,然后根据期望的定义求相应的积分就是了,但是要注意指数分布当x《0时f=0

设总体X服从参数为λ的泊松分布,其中λ为未知参数.X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则参数λ的矩估计量为?

X服从参数为λ的泊松分布,EX=λ.把EX换成一阶样本矩Xˉ,即得矩估计量为λ^=Xˉ.

设X服从参数设X服从参数为λ=1的指数分布,求Y=X^2的概率密度.

X的概率密度函数:fX(x)={e^-x,x>0{0,x0时,有FY(y)=P{X^2≤y}=P{-√y≤x≤√y}=∫(-√y→√y)fX(x)dxfY(y)=d[FY(y)]/dy=d[∫(-√y

设随即变量X服从参数为2的指数分布,则Y=e^x的概率密度为_____.

答案是2/(Y*Y*Y)求函数的概率密度有一个公式,如果Y(X)的导数是非0的,则可以用这个公式.这个题Y关于X的导数是大于0的,所以:(1)求Y关于X的函数的反函数,此题Y的反函数就是:Y的对数;(

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

设总体X服从参数为λ的普阿松分布(泊松分布),它的分布律为:

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

设总体X服从参数为2的指数分布,X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样本,则当n→∞时,Y

大数定律:一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1,X2,…,Xn,当方差一致有界时,其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值.这里X21,X22,…,X2n满足大数定律的条件,且EX2i

设总体X服从参数为λ的泊松分布,X1.Xn是X的简单随机样本.求证:1/2(x的平均

求证什么?看不懂你的意思 你把题目打清楚点,我看看 就算这个统计量的方差是否是λ这里有

设随机变量X,Y独立,且均服从参数为λ的指数分布,求:X/(X+Y)的分布

设u=x+y,v=x/(x+y),算u,v的联合分布之后再求边际分布.

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)