百度作业网设相互独立的x和y服从参数为1的指数分布,则p{1
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/04 22:59:22
X+Y服从参数为(a1+a2)的泊松分布,因为泊松分布具有可加性,证明见参考资料
用联合密度的方法去求,算z和x的联合密度,再对其密度关于x积分,就可以了
均匀分布和指数分布的定义,你找本教材看看就行了
解 实际上本题就是不用计算也能得出所求的概率为1/2.因为X和Y是相互独立的,且服从相同的分布,联合密度是边缘密度之积,由对称性可得X<Y的概率一定是1/2.当然X>Y的概率也是
(1)由已知,f(x)=1,(0
fx(x)=1,fy(y)=e^-yfx,y(x,y)=fx(x)fy(y)=e^-yP(x>y)=P(x>y|Y=y)=1-P(x
密度函数f(x)=1,0
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
对参数为入1,入2的两个指数分布X1,X2P(X1>X2)=入1/(入1+入2)1/(1+1)=1/2E(a),E(b)为例P(X>Y)∫(0~)∫(0~y)abe^(-ax-by)dxdy=∫(0~
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
这个问题其实挺简单的,你看一下课本吧,基础题目呦!
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[
∫[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/
把他们各自的密度函数写出来再一加就是e^-2(e^x-e^y)
X和Y相互独立则有fx（x）*fy（y）=f（x,y）Y服从均值为1/2的指数分布,即参数1/λ=1/2,λ=2然后就可以对联合分布P（Y
X.Y参数为1的柏松分布,则其母函数为Ψ（s)=e^(s-1)X.Y相互独立,X+Y母函数为Ψ（s,s)=Ψ（s)*Ψ（s)=e^(2(s-1))X+Y服从参数为2的泊松分布.再问：能再详细点吗。再答
F（X+Y=1）=P（X+Y1）=1-F（1）=1-P（X+Y
求出XY联合概率密度以后,在坐标轴XY上画出Y=-X-1的线,再根据X和Y的取值范围ie,即X>0,Y>0,把联合概率密度在围成的三角形内进行2重积分,即可算出最后答案,