服从参数为λ的指数分布,X1,X2,Xn的联合概率密度-搜答案-百度作业网

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提示：假设Z=min(X,Y)Pr[Z

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

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

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对于X有：DX=1/4EX=1/2所以EX²=DX+（EX）²=3/4对于Y有EY=1/4所以E(2X²+3Y)=2EX²+3EY=9/4注：各个版本教材对指数

参数为1,就是λ为1

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

概率密度f(x)=1/3e^(-x/3),x＞00,x≤0分布函数F（x）=∫1/3e^(-x/3)dx=1-e^(-x/3),x＞0【从0积分到x】0,x≤0

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

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

X的分布函数：F_X(x)={1-e^-λx,x>0{0,x

密度函数f(x)是X1的密度函数fX1(x)和X2的密度函数fX2(x)的卷积：fX1(x)*fX2(x)=∫(-∞→+∞)fX1(t)*fX2(x-t)dt当然,前提是X1和X2是独立的连续型随机变

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．

X落入区间（1,2）内的概率P=积分（1-->2)λe^(-λx)dx=e^(-λ)-e^(-2λ)概率达到最大-->dP/dλ=0-->λ=ln2

P(X>1)=e^(-λ)=e^(-2),则λ=2

主要是利用分布函数的对立事件,Fz(Z)=F（min{X1,X2,...Xn}≤z）,最小的小于等于z,我们不好确定其它变量和z的关系,采用它的对立事件=1-F（min{X1,X2,...Xn}≥z）

设u=x+y,v=x/(x+y),算u,v的联合分布之后再求边际分布.

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-