X~π(入),求期望E[1 (X 1)]

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/29 13:58:32
X~π(入),求期望E[1 (X 1)]
概率统计的问题,随机变量X的概率密度f(x)=1/[π(1+x^2)],求期望E(X)

由随机变量的概率密度可以看出,X服从柯西分布,而柯西分布的均值和方差都不存在.至于为什么不存在,首先要计算∫(-∞,+∞)|x|f(x)dx=∫(-∞,0)-xf(x)dx+)+∫(0,+∞)xf(x

4个球放4个盒子 x表示盒子的数量,求期望E(x)

x=1,2,3,44个球任意放入4个盒子的方法为4^4=256P(x=1)=C(4,1)/256=1/64P(x=2)=C(4,2)*14/256=21/644个盒子中有2个空盒C(4,2);另2个盒

求随机变量|X|数学期望

老兄,解答在图片上,给你回答还真费劲啊

设随机变量x服从(0,1)上的均匀分布,求Y=e^X的数学期望和方差

XU(0,1)密度函数:等于:1当0再问:这是标准答案了吧?再答:按公式计算而得:若x的概率密度函数为f(x),那么随机变量x的函数g(x)的数学期望和方差分别为:E[g(x)]=∫g(x)f(x)d

设随机变量x服从(0,1)上的均匀分布,Y=e^x 求y的数学期望 和 方差

楼上方差错了方差(x*(e^x-1)^2在(0,1)上的积分)

懂数学期望和方差的来随机变量X满足E((x-1)^2)=10,E((x-2)^2)=6,求Ex Dx.

E(X^2)-2EX+1=10E(X^2)-4EX+4=6所以EX=7/2E(X^2)=16D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2=16-(7/2)^2

泊松分布的期望问题X服从“入”的泊松分布,且E[(X-2)(X-3)]=2,求“入”的值

由E[(X-2)(X-3)]=E(x^2-5x+6)=E(x^2)+E(-5x+6)由泊松分布的数学期望公式得E(-5x+6)=-5E(x)+6=-5入+6E(x^2)=入^2+入则E[(X-2)(X

离散型随机变量X平方的数学期望,即E[X^2]怎么求?

如果知道X的分布律,先求出X^2的分布律,再求期望,如果不知道可以考虑楼上的方法……不是……X^204p0.30.7因此

指数分布的数学期望 已知X服从参数为1的指数分布 Y=X+e^(-2X) 求EY与DY

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

随机变量X服从区间[0,2π]上的均匀分布,求数学期望E(sinx)

概率密度函数:f(x)=1/(2π)x:[0,2π]=0其它xE(sinx)=(1/2π)∫(2π,0)sinxdx=-(1/2π)cosx|(2π,0)=0即:E(sinx)=0.

已知X~P(λ),求数学期望E(X)和方差D(X)

密度函数:f(x)=λe^(-λx)x>=0;(λ>0)f(x)=0x

X Y Z为期望为0,方差为1的高斯随机变量,利用特征函数求E[XYZ]

这问题一般人估计都不知道,问老师吧!

设随机变量x概率密度如下:fx(x)={1-a^3/x^3 x>=a 0 x0求E(x)[求数学期望]

E(x)=∫(积分上限正无穷,积分下限为a)x*[1-(a/x)^3]dx=(1/2*x^2+a^3*x^-1)|(上限为正无穷,下限为a)=+∞+0-1/2*a^2-a^2=+∞-3/2*a^2因为

已知总体Y服从正态分布N(u,1),且Y=lnX,求X的期望E(X)

E(X)=∫(-∞,∞)e^y*(1/2π)^(1/2)*e^((y-u)/2)^2dy=e^(1/2+u)

设随机变量X的概率分布密度为f(x)=1/2e^-|x|,x属于R,求X的数学期望和方差.

密度函数关於y轴对称,偶函数,期望肯定是0E(X²)=1/2{∫(~0)x²e^(x)dx+∫(0~)x²e^(-x)dx}=(1/2)2∫(0~)x²e^(-

概率论中期望E(max(X,Y))该怎么求?

这个很容易理解啊!第二个如果也是

概率论的问题,求期望如题,E[E(X)]等于什么?E[E(X*X)]等于什么?E[X-E(X*X)]等于什么?

因为E(C)=C【常数的期望是常数】E(X)=C【X的期望是个常数】于是E[E(X)]=E(X)………………E(X*X)=C【X*X的期望是常数】于是E[E(X*X)]=E(X*X)E(X+C)=E(

指数分布f(x)=入e(-入x)(-入x是指数)x>0 0 其他 证明指数分布的数学期望是1/入

很简单啊,就用定义,然后一个分部积分就出来了EX=∫xλe^(-λx)dx=-xe^(-λx)|(0到+∞)-∫-e^(-λx)dx=(0-0)-(1/λ)e^(-λx)|(0到+∞)=-(0-1/λ

随机变量X的概率密度函数f(x)=1/2 e的-|x|次方 求期望E(x).知道结果是0,但是求不出来

如果你想硬算的话,E(x)=∫(-∞→+∞)f(x)xdx=1/2∫(-∞→+∞)xe^(-|x|)dx=1/2∫(-∞→0)xe^xdx+1/2∫(0→+∞)xe^(-x)dx=1/2∫(-∞→0)