都服从指数为1 2的指数分布,收敛于1 2
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/30 15:22:58
E(3X^2+X-26)=3*E(X^2)+E(X)-26;E(X)=1/A,D(X)=1/A^2E(X^2)=(E(X))^2+D(X);D(3X-5)=9*D(X)化简,A=0.5;D(X)=1/
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
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~
有没有学过特征函数?没有的话很难解释...第一问服从自由度为2的卡方分布,也就是Gamma(1,1/2)分布,写出密度函数就是指数分布第二问用正态分布线性组合性质直接就有了,用特征函数很好解释
设z=xyf(z)=f(z|x)f(x)=f(y|x)f(x)得证第二步应该是x已知为常数,所以分布密度.
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
把他们各自的密度函数写出来再一加就是e^-2(e^x-e^y)
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!
参数为k的指数分布的分布函数为:F(x)=1-e^(-kx)x>0F(x)=0其它.由已知,p(x>1000)=0.01,得:p(X
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
提示:EY=E(X+e^(-2X))=EX+E(e^-2X)前面的EX=1,后面的式子根据期望的定义式.求出不理解,可以继续提问再问:指数的f(x)是什么?再答:x>0时f(x)=e^xx
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
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
(1).f(x)=3e^(-3x),x>0;f(x)=0,其他.y1时,FY(y)=P(Y
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)
P(Y=0)=P(X>1)=e^(-1)P(Y=1)=P(X
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-