设随机变量X服从参数为2的泊数分布,则D(9-2X)=-搜答案-神马作文网

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；

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

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[

1-(1-p)^3=19/27(1-p)^3=8/27(1-p)=2/3p=1/3P{X>=1}＝1-(1-p)^2=5/9

再问：求详解过程再答：

∫[0,2]1/2dx∫[0,2]1/2*e^(-y/2)dy=1/4∫[0,2]∫[0,2]e^(-y/2)dxdy再问：e^(-y)?再答：没有啦，搞错上限了∫[0,x]1/2dx∫[0,y]1/

参数为1,就是λ为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!

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-

E(X)=1Ee^(-2x)=∫(0~无穷)e^(-2x)e^(-x)dx=-e^(-3x)/3|(0~无穷)=1/31+1/3=4/3再问：期望的定义式不是E(X)=∫xf（x）dx，f（x）为密度

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=

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

X~π（2）E（x）=2D(X)=2D（X）=E(X^2)-[E(X)]^22=E（X^2）-4E（X^2）=6

/>∵X服从参数为1的指数分布，∴X的概率密度函数f(x)=e-x，x＞00，x≤0，且EX=1，DX=1，∴Ee-2x=∫+∞0e-2x•e-xdx=-13e-3x|+∞0=13，于是：E(X+e-

泊松分布的期望和方差均为λ（就是参数）.所以E（Y）=2*E（X）-2=2E（Y）=2

参数为2的泊松分布,其期望就等于参数2即,E(X)=2∴ E(2X)=2E(X)=4……【期望的性质E(CX)=CE(X)】再问：

P(X=2)=[9e^(-3)]/2

泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4PS：泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)

D(2X-3Y)=4*D(X)+9*D(Y)D(X)=n*p*q=100*0.2*0.8=16D(Y)=λ=3所求为64+27=91

/>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）