设某商店每月销售数量服从参数为7的泊松分布

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 20:19:25
设某商店每月销售数量服从参数为7的泊松分布
设随机变量X服从参数为3的泊松分布,则X平方数学期望,

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;

概率论与数量统计题1、设X服从参数为1的指数分布,则:E(e^-2x)=_____ D(X^2)=_______2、若随

1.因为指数分布,E(x)=1,D(x)=1,所以E(x^2)=D(x)+(E(x))^2=2D(x^2)=E(x^4)-(E(x^2))^2=积分(X^4e^-x)-4=24-4=20(用分部积分法

随机变量的数学期望设随机变量ξ,η相互独立,ξ服从参数为λ的指数分布,η服从参数为n,p(0

因为随机变量ξ,η相互独立,所以E(ξη)=E(ξ)E(η)而E(ξ)=1/λ,E(η)=np所以E(ξη)=np/λ

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[

泊松分布一道题某商店中每月销售某种商品的数量服从参数为5的泊松分布,问在月初进货时要库存多少此种商品,才能以0.999的

设销售量为X,库存为AP(X≥A)=1-0.999=0.0001查泊松分布表,查那个P(X≥m)的表,λ取5,找0.0001,那个数字就是要求的A值,我没泊松分布表.下面你自己做吧.希望可以帮到你,不

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-

某商店销售一种商品,进价为40元,当售价为60元时,每月销售100件,经统计发现,若每件降价1元,每月销售量可增加10件

设y=ax+b将y=100,x=0带入得b=100将y=110x=1带入得a=10所以y=10x+100而w=(60-x-40)*y而y=10x+100带入得w=-10x*x-100x+2000《y=

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

设随机变量X服从参数λ 为的指数分布,则概率 P(X>EX)?

X服从参数λ为的指数分布,则:EX=1/λ,X有分布函数:F(x)=1-e^(-λx),x>=0;于是P(X>EX)=1-P(X

设某城市在一周内发生交通事故的次数服从参数为0.3的泊松分布,试问

看来是我最开始想错了.公式P=总合(e^(平均)*(平均)^x)/x!正好2次,概率是0.0333零次概率是0.7408,所以至少一次的概率是1-0.7408=0.2592国内课程有学这个吗?

设随机变量X服从参数为λ的指数分布,则P{X>DX}

由题设,X服从参数为λ的指数分布,知:DX=1λ2,λ>0,于是:P{X>DX}=P{X>1λ}=∫+∞1λλe−λxdx=−e−λx| +∞1λ=1e.

设随机变量服从参数为5的指数分布,则它的数学期望值为多少

0.21/λ=1/5=0.2根据0—1分布,数学期望p方差p(1-p);二项分布(贝努里概型),数学期望np方差np(1-p);泊松分布,数学期望λ方差λ;均匀分布,数学期望(a+b)/2方差[(b-

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)