设随机变量X1,X2,...Xn相互独立且服从爱尔朗(Erlang)分布,求Z=min{X1,X2,...Xn}的数学期望。

P{Z<z} = P{min(X1,X2,...Xn) < z} =1-P{min(X1,X2,...Xn) >= z}P{min(X1,X2,...Xn) >= z} =P{(X1>=z) (X2>=z)...(Xn>=z)}=P{X1>=z} P{X2>=z} ... P{Xn>=z}=[1-p{X<=z}]*n所以 原式=1-[1-F(X)]*n

hi投2023-07-18 14:03:342

设随机变量X~N（2,4）,利用切比雪夫不等式估算概率P{|X-2|>=3}?

切比雪夫不等式 对于任一随机变量X ,若EX与DX均存在,则对任意ε>0, 恒有P{|X-EX|>=ε}<=DX/ε^2 ,该题就是p<=4/9=2/3

墨然殇2023-07-11 08:33:022

设随机变量X服从∪[0,1],由切比雪夫不等式可得P{[X-1/2]≥1/√3≤多少

f(x)=1/(b-a)=1/(1-0)=1 E(X)=积分 x*f(x)dx=积分 x dx=1/2 V(X)=积分 [x-(1/2)]^2 f(x)dx=积分x^2-x+1/4 dx =1/3-1/2+1/4=1/12 标准差s=1/(2√3) 由切比雪夫, P{|X-E(X)|

善士六合2023-07-11 08:33:011

设随机变量X~N（2,4）,利用切比雪夫不等式估算概率P{|X-2|>=3}?

切切比雪夫不等式：对于任一随机变量X ,若EX与DX均存在,则对任意ε＞0, 恒有 P{|X-EX|>=ε}<=DX/ε^2 或P{|X-EX|=1-DX/ε^2 在你这题中,X~N（2,4） 所以EX=2 ε=3 DX=4 所以P{|X-2|>=3}<=4/(3^2)=4/9

余辉2023-07-11 08:33:001

设随机变量X~N(2,9),Y~E(1/2),ρ=1/2,利用切比雪夫不等式估计P(丨X-Y丨≥4)

由X~N(2,9)可知EX=2,DX=9，由Y~E(1/2)可得EY=2,DY=4，所以E(X-Y)=EX-EY=0，D(X-Y)=DX+DY-2ρ(√DX)(√DY)=7。再由切比雪夫不等式可得P(|X-Y|≥4)=P(|X-Y-E(X-Y)|≥4)≤D(X-Y)/4^2=7/16。

小白2023-07-11 08:32:501

设随机变量X的方差是2，则根据切比雪夫不等式有估计P{|X-E（X）|≥2}≤1212

根据切比雪夫不等式公式有：P{|X?E(X)|≥ε}≤D(x)ε2，于是：P{|X?E(X)|≥2}≤D(x)22＝12．

凡尘2023-07-11 08:32:502

设随机变量X的数学期望E（X）=7，方差D（X）=5，用切比雪夫不等式估计得P{2＜X＜12}≥______

根据切比雪夫不等式有：P（|X-EX|≥ε ）≤VarX?2随机变量X的数学期望E（X）=7，方差D（X）=5，故有：P{2＜X＜12}=P{|X-7|＜5}而对于P{|X-7|≥5}≤DX52=15P{2＜X＜12}=P{|X-7|＜5}=1-P{|X-7|≥5}≥45

无尘剑 2023-07-11 08:32:412

请教解题思路：设随机变量X~U[0,6] Y~B(12,1/4) ,且X,Y相互独立,根据切比雪夫不等式有P(X-3

sd(Y)=根号(npq)=根号（12*(1/4)(3/4)）=(3/2)X+3~U[3,9]和12相差在[9,3]X-3~U[-3,3],和12相差[15,9]P(2sd<=Error<=10sd)=1-P(Error>2sd)-P(Error>10sd）>=1-0.25-0.01>=0.74

bikbok2023-07-11 08:32:102

设随机变量x服从参数为y的泊松分布，使用切比雪夫不等式证明p（0＜x＜2y）≧（1-1／y）

切比雪夫不等式是说P{|X-EX|<ε}>=1-DX/ε^2y为参数的泊松分布的期望和方差都是y，直接代入就有p（0＜x＜2y）≧（1-1／y）

此后故乡只2023-07-11 08:32:091

设随机变量X服从参数为0.5的指数分布,用切比雪夫不等式估计P(|X-2|≥3)≤

P(|X-2|u22653)u2264(1/0.5)^2/3^2=4/9

苏州马小云2023-07-11 08:32:041

设随机变量X~U[0,6] B(12,1/4) ,且X,Y相互独立,根据切比雪夫不等式有P(X-3？

sd(Y)=根号(npq)=根号（12*(1/4)(3/4)）=(3/2) X+3~U[3,9]和12相差在[9,3] X-3~U[-3,3],和12相差[15,9] P(2sd10sd） >=1-0.25-0.01 >=0.74,2,

阿啵呲嘚2023-07-11 08:32:031

设随机变量X服从指数分布,若其期望为λ，则X的概率密度是____？求详细解答

若X服从指数分布，则其期望为该指数分布参数的倒数，即若EX=λ，则X~E(1/λ)，密度就很容易了：f(x)=1/λe^{-x/λ }, x>=0.

Chen2023-07-09 08:24:471

设随机变量X服从参数为1的指数分布，则数学期望E（X+e^(-2X))=?

苏萦2023-07-09 08:24:472

设随机变量X服从λ=6的指数分布，则数学期望E（3X）=？ 设X服从二项分布B(n,p)，且已知E(X)=2D(X),则p=？

指数分布E（X）=1/λ=1/6，E（3X）=3E（X）=3/6=1/2二项分布记作ξ~B(n,p)期望：Eξ=np方差:Dξ=npq其中q=1-pE（X）=np=2D（x）=2npq1=2q，q=1/2，p=1-q=1/2

墨然殇2023-07-09 08:24:451

设随机变量X服从参数为1的指数分布，则数学期望E{X+e-2X}= ___ ．

解题思路：首先将X的期望和方差写出来，然后利用数学期望的性质，将E{X+e -2X}化成两个期望之和，分别计算即可． />∵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＞0 0，x≤0， 且EX=1，DX=1， ∴Ee-2x= ∫+∞0e-2xu2022e-xdx=- 1 3e-3x |+∞0= 1 3， 于是：E(X+e-2X)=EX+Ee-2X=1+ 1 3= 4 3． 点评： 本题考点： 指数分布． 考点点评： 此题考查指数分布的概率密度函数及其期望，以及期望的性质．对于常见的分布函数，其期望和方差要熟记．

铁血嘟嘟2023-07-09 08:24:431

设随机变量X服从参数为1的指数分布,令Y=max（X,2）,求Y的数学期望.求详解.

积分不知道怎么打 积0-2就这么表示了（∫0-2） 能看明白就行 X的分布函数 f(x)=e^(-x) (x>0) 0 (x2) (指数分布） ∫f(x)dx/2（积分区间0-2） =(1-1/e^2)/2 (2>y>0) （均匀分布) =0 (y

铁血嘟嘟2023-07-09 08:24:331

设随机变量X服从参数为1的指数分布，则数学期望E{X+e-2X}=[4/3][4/3]．

解题思路：首先将X的期望和方差写出来，然后利用数学期望的性质，将E{X+e -2X}化成两个期望之和，分别计算即可． ∵X服从参数为1的指数分布， ∴X的概率密度函数f(x)＝ eu2212x，x＞0 0，x≤0， 且EX=1，DX=1， ∴Eeu22122x＝ ∫+∞0eu22122xu2022eu2212xdx=u2212 1 3eu22123x |+∞0＝ 1 3， 于是：E(X+eu22122X)＝EX+Eeu22122X＝1+ 1 3＝ 4 3． 点评： 本题考点： 指数分布． 考点点评： 此题考查指数分布的概率密度函数及其期望，以及期望的性质．对于常见的分布函数，其期望和方差要熟记．

人类地板流精华2023-07-09 08:24:271

设随机变量X1，X2的概率密度分别为fx1（x）=2e^-2x，x>0，0，x

这两个随机变量分别服从参数为3与4的指数分布，故其期望分布是1/3与1/4.,方差是1/3^2与1/4^2 从而：E(x1+x2)=Ex1+Ex2=1/3+1/4=8/15 由X1 与X2独立，得：E(X1 X2)=EX1 EX2=1/3*1/4.=1/15 E(2x1-3x2^2) =2Ex1-3E(x2^2)...

Jm-R2023-07-06 08:14:491

设随机变量X1,X2,...Xn相互独立,且都服从数学期望为1的指数分步,求Z=min{X1,X2,...Xn}的数学期望和方差

对于这种min形式的随机变量，计算Z>t的概率。易知Z是期望为1/n的指数分布，方差是1/n^2

再也不做站长了2023-07-06 08:14:413

设随机变量X服从参数为λ的指数分布（λ>0），求X的数学期望EX和方差DX

EX=DX =u03bb

西柚不是西游2023-07-06 08:14:411

设随机变量X服从参数为3的指数分布,且Y=2X+1,求+E(X),E(Y),D(Y)？

根据指数分布的定义，其概率密度函数为：f(x) = λe^(-λx)，其中 λ = 3因此，X的期望值为：E(X) = ∫[0,∞] x * f(x) dx = ∫[0,∞] x * 3e^(-3x) dx通过分部积分法，可以得到：E(X) = [-x * e^(-3x) / 3] [0,∞] + ∫[0,∞] e^(-3x) / 3 dx由于当x趋近于无穷大时，e^(-3x)趋近于0，因此第一项为0，第二项可以通过积分计算得到：E(X) = [-e^(-3x) / 9] [0,∞] = 1/3因此，X的期望值为1/3。由于Y = 2X + 1，因此Y的期望值为：E(Y) = E(2X + 1) = 2E(X) + 1 = 2/3 + 1 = 5/3接下来计算Y的方差：Var(Y) = Var(2X + 1) = 4Var(X)因此，我们只需要计算X的方差即可。根据指数分布的性质，X的方差为：Var(X) = E(X^2) - [E(X)]^2其中，E(X^2)可以通过类似于计算E(X)的方法得到：E(X^2) = ∫[0,∞] x^2 * f(x) dx = ∫[0,∞] x^2 * 3e^(-3x) dx通过分部积分法，可以得到：E(X^2) = [-x^2 * e^(-3x) / 3] [0,∞] + ∫[0,∞] 2x * e^(-3x) / 3 dx由于当x趋近于无穷大时，x^2 * e^(-3x)和2x * e^(-3x) / 3都趋近于0，因此第一项为0，第二项可以通过积分计算得到：E(X^2) = [2 * e^(-3x) / 9] [0,∞] = 2/9因此，X的方差为：Var(X) = E(X^2) - [E(X)]^2 = 2/9 - (1/3)^2 = 1/9因此，Y的方差为：Var(Y) = 4Var(X) = 4/9

u投在线2023-07-06 08:14:391

设随机变量X服从参数为Y的指数分布(Y>O),求X的数学期望EX和方差DX.

EX=1/y DX=1/(y^2) 不需要算的

铁血嘟嘟2023-07-06 08:14:381

设随机变量X~π(1）,则P{X=E(X^2)}= 刚刚问过的 就是想知道为什么D(X)=E(X)

这里π(1）是poisson分布吧确实对poisosn分布有EX=DX

西柚不是西游2023-07-06 08:08:071

设随机变量X的方差D(X)=1,则E(D(X))等于多少，D(E(X))等于多少，在线等，速度啊。

你首先要明白E(X)和D（X）都是一个常数，再利用相关的公式得到E(D(X))=1，D(E(X))=0

无尘剑 2023-07-06 08:08:001

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,E(X),D(X)=?求详细解答

1、具体回答如图：位置参数γ确定了一个分布函数取值范围的横坐标。γ改变时，相应的分布函数仅仅向左或向右移动而不发生其他变化。2、你好！X服从参数为λ的泊松分布时E(X)=λ，E(X^2)=λ+λ^2，由于E[(X-2)(X-3)]=E(X^2-5X+6)=E(X^2)-5E(X)+6=(λ^2)-4λ+6=2，所以可以解出λ=2。经济数学团队帮你解请及时采纳。3、D（X）指方差，E（X）指期望。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。4、假设你知道Poisson分布的期望E(X)和方差Var(X)都是λ0，那么E[(X-1)(X-2)]=E(X^2-3X+2)=E(X^2)-3E(X)+E(2)=Var(X)+[E(X)]^2-3E(X)+2=λ+λ^2-3λ+2=λ^2-2λ+2=1，所以λ=1。5、具体回答如图：泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。6、你好！离散型随机变量x服从参数λ=3的泊松分布，则ex=λ=3，所以e(2x—5)=2ex-5=2*3-5=1。经济数学团队帮你解请及时采纳。

meira2023-07-06 08:07:571

设随机变量（X,Y）的联合密度为f(x，y)=3x，0

问题是你那X的边缘概率密度都算错了，算X的用的是dy啊

韦斯特兰2023-06-13 07:32:303

设随机变量x~U[-2,1],那么E(X的平方+2X)=??

因为X~U(-2,1)，所以EX=(a+b)/2=(-2+1)/2= -0.5,DX=(b-a)^2/12=(1+2)^2/12=0.75则EX^2=DX+(EX)^2=1E(X^2+2X)=EX^2+2EX仅供参考

人类地板流精华2023-06-13 07:29:303

设随机变量X的分布函数为F(x)=A/(1+e^(-x)),

limF(x)=1（x→+∞）所以A=1X的概率密度：f(x)=e^x/(1+e^x)^2 (-∞<x<+∞)

真颛2023-06-13 07:29:212

设随机变量x~U[-2,1],那么E(X的平方+2X)=

E[x^2+2x]=E[x^2]+E[2x]=Dx+(Ex)^2+2Ex=[(3*3)/12]+0.5*0.5-1=0。随机变量最基本的数学特征之一，反映随机变量平均取值的大小，E(X)是一个实数，由X的分布列唯一确定，即作为随机变量，X是可变的，可取不同值，而E(X)是不变的，描述X取值的平均状态，E(X)＝x1p1＋x2p2＋…＋xnpn直接给出了E(X)的求法，即随机变量取值与相应概率分别相乘后相加。扩展资料：随机变量计算注意事项：随机事件是从静态的观点来研究随机现象，而随机变量则是一种动态的观点，一如数学分析中的常量与变量的区分那样，变量概念是高等数学有别于初等数学的基础概念。同样概率论能从计算一些孤立事件的概率发展为一个更高的理论体系，其基本概念就是随机变量。随机变量实际上只是事件的另一种表达方式，这种表达方式更加形式化和符号化，也更加便于理解以及进行逻辑运算。不同的事件，其实就是随机变量不同取值的组合。参考资料来源：百度百科-随机变量

LuckySXyd2023-06-13 07:29:061

设随机变量x~U[-2,1],那么E(X的平方+2X)=??

E[x^2+2x]=E[x^2]+E[2x]=Dx+(Ex)^2+2Ex=[(3*3)/12]+0.5*0.5-1=0。随机变量最基本的数学特征之一，反映随机变量平均取值的大小，E(X)是一个实数，由X的分布列唯一确定，即作为随机变量，X是可变的，可取不同值，而E(X)是不变的，描述X取值的平均状态，E(X)＝x1p1＋x2p2＋…＋xnpn直接给出了E(X)的求法，即随机变量取值与相应概率分别相乘后相加。扩展资料：随机变量计算注意事项：随机事件是从静态的观点来研究随机现象，而随机变量则是一种动态的观点，一如数学分析中的常量与变量的区分那样，变量概念是高等数学有别于初等数学的基础概念。同样概率论能从计算一些孤立事件的概率发展为一个更高的理论体系，其基本概念就是随机变量。随机变量实际上只是事件的另一种表达方式，这种表达方式更加形式化和符号化，也更加便于理解以及进行逻辑运算。不同的事件，其实就是随机变量不同取值的组合。参考资料来源：百度百科-随机变量

北营2023-06-13 07:29:051

3．设随机变量X～B（10,0.2）,则期望E（X）=

由于是随机变量X~B,所以直接套公式：E(x)=np=10*0.2.

Chen2023-06-13 07:25:331

设随机变量x的数学期望E(X)，方差D(X)==σ2(σ＞0)，令Y=X-E(X)/σ,求E(Y),D(Y)

设随机变量X的数学期望为E(X)，方差为D(X)＞0，令，证明：E(Y)=0，D(Y)=1。扩展资料设随机变量X的数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，则根据切比雪夫不等式，有P{|X-μ|≥2σ}≤根据切比雪夫不等式有：P（|X-EX|≥ε ）≤VarX /ɛ2

阿啵呲嘚2023-06-13 07:25:331

设随机变量X与Y的数学期望分别为-2和2,方差分别为1和4,而相关系数为-0.5求E(2X+Y) D(2X-Y)

你好！可以如图利用期望与方差的性质求出结果。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

肖振2023-06-13 07:25:322

设随机变量X的数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，则根据切比雪夫不等式，有P{|X-μ|≥2σ}≤______

根据切比雪夫不等式有：P（|X-EX|≥ε ）≤VarX?2随机变量Xe数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，故有：P{|X-μ|≥2σ}≤DX(2σ)2=m4

wpBeta2023-06-13 07:24:561

设随机变量X的数学期望E(x)=10,方差的D(x)=0.04,估计p{9.2

pnorm((11-10)/sqrt(0.04))-pnorm((9.2-10)/sqrt(0.04))[1] 0.999968这是在X服从正态分布的假设下的答案。

真颛2023-06-13 07:24:403

设随机变量X的数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，则根据切比雪夫不等式，有P{|X-μ|≥2σ}≤______

根据切比雪夫不等式有：P（|X-EX|≥ε）≤VarX?2随机变量Xe数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，故有：P{|X-μ|≥2σ}≤DX(2σ)2=m4

善士六合2023-06-13 07:24:391

设随机变量序列{Xn},随机变量X,如果{Xn}→pX,则对于任意ε>0,有lim n→∞ p{|

我觉得是0啊

陶小凡2023-06-13 07:23:572

设随机变量序列{Xn}独立同服从于U[0,1],问是否服从大数定律？怎么证明

设{Xn}为相互独立的随机变量序列，证明{Xn}服从大数定律。计算出X(n)的分布函数,从而分布密度.（有现成公式）计算P（|X(N)-a|>e)=P(a-ea如果U（0，a）的分布函数是F(x)，则Xn的分布函数就是[F(x)]^n。例如：大数定理， 要求i.i.d. ( independently, identically distributed)，也即期望相同E(X1) = E(X2) = ...方差相同Var(X1) = Var (X2) = ...题中情况是： E 相同，但是Var 不同，Var(X1) = 0, Var(X2) = ln2。扩展资料：在随机现象的大量重复中往往出现几乎必然的规律，即大数法则。此法则的意义是：风险单位数量愈多，实际损失的结果会愈接近从无限单位数量得出的预期损失可能的结果。据此，保险人就可以比较精确的预测危险，合理的厘定保险费率，使在保险期限内收取的保险费和损失赔偿及其它费用开支相平衡。大数法则是近代保险业赖以建立的数理基础。保险公司正是利用在个别情形下存在的不确定性将在大数中消失的这种规则性，来分析承保标的发生损失的相对稳定性。参考资料来源：百度百科-大数定律

康康map2023-06-13 07:23:541

设随机变量序列Xn相互独立，P(Xk=-根号下lnk)^1/2)=p(Xk=(根号下lnk)=1/2,k=1,2,3...

墨然殇2023-06-13 07:23:501

设随机变量序列ξ1、…ξn,相互独立,它们满足切贝谢夫大数定律, 则ξi的分布可以是_____

服从参数为1/ξ的泊松分布

真颛2023-06-13 07:23:472

设随机变量序列a1,a2,...an满足an弱收敛于0，证明an依概率收敛于0

大致来说,,任意e>0,,P(|an|<e)=P(-e<an<e)=un(-e,e)>=un(a,b).其中un是an导出的测度,,a,b是非原子点,于是由淡收敛,,un(a,b)-->u(a,b)>=u{0}=1,,故P(|an|<e)-->1

kikcik2023-06-13 07:23:432

设随机变量x服从参数为λ的指数分布 P(X>1)=e^-2,则λ=?

f(x)=λe^(-λx) ; x>0=0 ; x<=0 P(X>1) = e^(-2)∫(1->+∞) λe^(-λx) dx= e^(-2)-[e^(-λx)]|(1->+∞) =e^(-2)e^(-λ) =e^(-2)λ=2

左迁2023-06-13 07:23:372

设随机变量服从指数分布，且D(X)=0.2，则E(X)= 。 设随机变量服从泊松分布，且D(X)=0.3，则E(X)= 。

E(X)=1/√5E(x)=D(x)=0.3妥妥的，一定是这样！如有意见，欢迎讨论，共同学习；如有帮助，请选为满意回答！

Ntou1232023-06-13 07:23:201

设随机变量X服从参数为1的指数分布,则E（X+e^-2X）=?

E(X)=1 Ee^(-2x)=∫(0~无穷)e^(-2x)e^(-x)dx=-e^(-3x)/3|(0~无穷)=1/3 1+1/3=4/3

FinCloud2023-06-13 07:23:191

设随机变量X服从参数为1的指数分布，令随机变量Y={1,0

这是参考过程

康康map2023-06-13 07:23:182

设随机变量X服从参数为2的指数分布,证明Y=e^-2X服从U(0,1)

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！

大鱼炖火锅2023-06-13 07:23:171

设随机变量服从参数为5的指数分布,则它的数学期望值为多少

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-a)^2]/12； 指数分布,数学期望1/λ 方差1/...

康康map2023-06-13 07:23:161

设随机变量X服从参数为λ=1的指数分布,即X~E(1),现在对X进行3次独立观察。

1、大于1的概率就是p（x＞1），用密度函数在1到正无穷积分就行了，其实也就是1-F（1）2、其实就是做伯努利实验，服从二项分布，参数为（n，p），p就是前面1求出来的值。至少有两次，把两次的和三次的概率相加即可。

左迁2023-06-13 07:23:151

设随机变量ξ服从参数λ=2的指数分布,则P{ξ≥1}=多少

你好！随机变量ξ服从参数λ的指数分布,则a>0时，P{ξ≤a}=F(a)=1-e^(-λa)，所以P{ξ≥a}=1-P{ξ≤a}=e^(-λa)。本题取λ=2，a=1得P{ξ≥1}=e^(-2)。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

Chen2023-06-13 07:23:141

设随机变量X服从指数分布，Y=min{X,2},则随机变量Y的分布函数

b

小白2023-06-13 07:23:143

设随机变量 服从参数为2的指数分布,则P(X=1)

f(x)=2e^-2x f(1)=2/e^2

无尘剑 2023-06-13 07:23:121

设随机变量X服从参数为1的指数分布；随机变量Y=0，若X>1;Y=1,若X

P(Y=0)=P(X>1)=e^(-1)P(Y=1)=P(X<=1)=1-e^(-1)DY=e^(-1)[1-e^(-1)]

北有云溪2023-06-13 07:23:101

设随机变量x:e(2)(指数分布),则d(x-1)

你好！对于指数分布，根据公式知DX=1/4，再由方差的性质得D(X-1)=DX=1/4。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

北境漫步2023-06-13 07:23:091

设随机变量x服从参数为3的指数分布，则p（x＝2）＝ 写下过程吧谢谢了

你好！P(X=2)=0，因为指数分布是连续型分布，而连续型随机变量取任何一个定值的概率都是0。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

无尘剑 2023-06-13 07:23:081

设随机变量X服从参数λ的指数分布，令Y=[X]+1，求Y的概率函数

x<=0时, P{X<x}=0,x>0时, P{X<x}=1-e^(-λx) F(y)=P{Y<y}=P{X+1<y}=P{X<y-1}y<=1时, F(y) = P{X<y-1} = 0, f(y) = F"(y) = 0.y>1时, F(y) = P{X<y-1} = 1-e^[-λ(y-1)], f(y) = F"(y) = -e^[-λ(y-1)]*(-λ) = λe^[-λ(y-1)] Y=X+1 的概率密度函数为,y<=1时, f(y)=0,y>1时, f(y)=λe^[-λ(y-1)] Y=X+1的概率分布函数为,y<=1时, F(y)=P{Y<y} = 0,y>1时, F(y)=P{Y<y} = 1 - e^[-λ(y-1)]

真颛2023-06-13 07:23:061

设随机变量ξ服从参数λ=2的指数分布,则P{ξ≥1}=多少

你好！随机变量ξ服从参数λ的指数分布,则a>0时，P{ξ≤a}=F(a)=1-e^(-λa)，所以P{ξ≥a}=1-P{ξ≤a}=e^(-λa)。本题取λ=2，a=1得P{ξ≥1}=e^(-2)。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

小白2023-06-13 07:23:061

设随机变量X服从参数为2的指数分布，则E等于多少

设随机变量X服从参数为2的指数分布，则E等于多少? f(x) = 2e^(-2x) EX = 1/2

北境漫步2023-06-13 07:23:021

假设随机变量X服从指数分布，则随机变量Y=min{X，2}的分布函数（　　）A．是连续函数B．至少有两个间断点

苏萦2023-06-13 07:23:023

设随机变量X服从参数为0.5的指数分布，求E(√X)(主要是不会算积分，答案

解：因为随机变量x服从参数为1的指数分布，所以f(x)=e^(-x)(x>0时)而f(x)=0(x<=0时)e（x+e^(-2x))=e(x)+e（e^(-2x))[令g(x)=e^(-2x)]=1+∫f(x)g(x)dx(0到无穷大积分)=1+∫e^(-3x)dx=4/3其他回答：e(x)=(0到正无穷大)积分[xe^(-x)]=(0到正无穷大)积分[e^(-x)]=1(用分部积分法)再求e(e^(-2x))=(0到正无穷大)积分[e^(-x)*e^(-2x)]=(0到正无穷大)积分[e^(-3x)]=1/3.故:e(x+e^(-2x))=1+1/3=4/3.

meira2023-06-13 07:22:582

设随机变量X服从参数为0.5的指数分布，则P{X>E(x)}=___?

密度函数是：f(x)=te^(-tx)，E(x)=∫xf（x）dx=∫ txe^(-tx)dx=1/t∫ ye^(-y)dy=1/t，所以E（x）=2。D(x)= E(X u2212 E(X))^2=E（x^2）-E(x)^2=∫tx^2e^(-tx)dx-1/t^2=1/t^2∫y^2e^(-y)dy -1/t^2= 2/t^2-1/t^2=1/t^2，所以D（x）=4。指数函数的一个重要特征是无记忆性。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t>0时有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。扩展资料在概率论和统计学中，指数分布是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。

余辉2023-06-13 07:22:581

设随机变量X服从参数2的指数分布,求Y=1-e^(-2x)的概率密度

随机变量:表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。

FinCloud2023-06-13 07:22:534

设随机变量服从参数为入的指数分布，期望和方差怎么求？

指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ；方差为（1/λ）^2E(X)==∫x*f(x)dx==∫λx*e^(-λx)dx=-(xe^(-λx)+1/λ*e^(-λx))|(正无穷到0)=1/λE(X^2)==∫x^2*f(x)dx=∫x^2*λ*e^(λx)dx=-(2/λ^2*e^(-λx)+2x*e^(-λx)+λx^2*e^(-λx))|(正无穷到0)=2/λ^2DX=E(X^2)-(EX)^2=2/λ^2-(1/λ)^2=1/λ^2扩展资料指数分布的应用在日本的工业标准和美国军用标准中，半导体器件的抽验方案都是采用指数分布。此外，指数分布还用来描述大型复杂系统（如计算机）的平均故障间隔时间MTBF的失效分布。但是，由于指数分布具有缺乏“记忆”的特性。因而限制了它在机械可靠性研究中的应用，所谓缺乏“记忆”，是指某种产品或零件经过一段时间t0的工作后，仍然如同新的产品一样，不影响以后的工作寿命值。或者说，经过一段时间t0的工作之后，该产品的寿命分布与原来还未工作时的寿命分布相同。指数分布的这种特性，与机械零件的疲劳、磨损、腐蚀、蠕变等损伤过程的实际情况是完全矛盾的，它违背了产品损伤累积和老化这一过程。所以，指数分布不能作为机械零件功能参数的分布形式。

LuckySXyd2023-06-13 07:22:521

设随机变量X服从参数为0.5的指数分布，则 D（X）= ? 。

D（X）= 4 这幅画的主题？ D（X）= 4 D 10：13：B 8： 5:1 / 2 6：E ^ X / 3 7:10 8:1 / 4 /> 9:31 / 8,11 / 8 10：-3,36 11：Φ（（X-μ）/σ） 12:2 13:2 / E ^ 2 14:0.32

北境漫步2023-06-13 07:22:304

设随机变量X服从参数为1的指数分布；随机变量Y=0，若X>1;Y=1,若X

注意：若x是一个连续型随机变量，f(x)是其分布函数，则随机变量y=f(x)一定服从(0,1)上的均匀分布. 最好能记住这个结果，在做题时非常方便。对于本题来说，若你知道y=1-e^(-3x)是服从(0,1)上的均匀分布，则你就有了目标了.

拌三丝2023-06-13 07:22:291

假设随机变量y服从参数λ=1的指数分布，随机变量 求（1)（X1，X2)的联合分布；（2)cov（X1，X2)，ρX1X？

（1）∵随机变量Y服从参数λ=1的指数分布，∴Y的分布函数为：FY（y）=1?e?y，y＞00，y≤0，由于随机变量Xk=0，若Y≤k1，若Y＞k（k=1，2），从而，（X1，X2）的可能取值为：（0，0）、（0，1）、（1，0）、（1，1），有：P{X1=0，X2=0}=P{Y≤1，Y≤2}=P{Y≤1}=FY（1）=1-1e，P{X1=0，X2=1}=P{Y≤1，Y＞2}=P{Y=?}=0，P{X1=1，X2=0}=P{Y＞1，Y≤2}=P{1＜Y≤2}=FY（2）-FY（1）=e-1-e-2，P{X1=1，X2=1}=P{Y＞11，Y＞2}=P{Y＞2}=1-FY（2）=e-2，于是，得到X1和X2的联合概率分布列： X1 X20101-e-1 e-1-e-2 10e-2 （2）由（1）求得的X1和X2的联合概率分布列，可知：X1和X2服从0-1分布，即：Xk～01P(Y≤k)P(Y＞k)＝

瑞瑞爱吃桃2023-06-13 07:22:281

假设随机变量X服从指数分布,则随机变量Y=min{X,2}的分布函数

13.设随机变量x服从指数分布,而随机变量y=min{x,2},则随机变量y的分布函数(c)a.是阶梯函数b.恰好有一个间断点c.是连续函数d.恰好有两个间断点

wpBeta2023-06-13 07:22:282

设随机变量X服从参数为 1 的指数分布，求随机变量Y=1-e^(-x)的概率密度函数

CarieVinne 2023-06-13 07:22:271

设随机变量X服从参数为2的指数分布，则E(2X－1)等于多少？

3

北境漫步2023-06-13 07:22:264

设随机变量x服从参数为λ的指数分布 求随机变量y=е-λχ的概率密度

y=g(x)=e^(-λx)f(y) = f(x)/|g"(x)| = λe^(-λx)/|-λe^(-λx)| = 1.即， Y 在[0,1]上均匀分布。

韦斯特兰2023-06-13 07:22:261

设随机变量X服从指数分布，而随机变量Y=min{X,2},则随机变量Y的分布函数

13.设随机变量X服从指数分布,而随机变量Y=min{X,2},则随机变量Y的分布函数( C )A.是阶梯函数B.恰好有一个间断点C.是连续函数D.恰好有两个间断点

凡尘2023-06-13 07:22:232

设随机变量服从参数为入的指数分布，期望和方差怎么求？

指数函数概率密度函数：f(x)=a*e^(ax),x>0,其中a>0为常数.f(x)=0,其他有连续行随机变量的期望有E(X)==∫|x|*f(x)dx,(积分区间为负无穷到正无穷)则E(X)==∫|x|*f(x)dx,(积分区间为0到正无穷),因为负无穷到0时函数值为0.EX)==∫x*f(x)dx==∫ax*e^(-ax)dx=-(xe^(-ax)+1/a*e^(-ax))|(正无穷到0)=1/a而E(X^2)==∫x^2*f(x)dx=∫x^2*a*e^(ax)dx=-(2/a^2*e^(-ax)+2x*e^(-ax)+ax^2*e^(-ax))|(正无穷到0)=2/a^2,DX=E(X^2)-(EX)^2=2/a^2-(1/a)^2=1/a^2

Chen2023-06-13 07:22:203

设随机变量x服从参数为3的指数分布，p(x

随机变量服从指数分布，就可以如图写出其概率密度与方差，从而可由积分求出这个概率。

西柚不是西游2023-06-13 07:22:203

设随机变量X服从正态分布N(u,a2),则随着a的增大,概率P[/X-u/

概率P{/X-U/<a}将a除过去,大于号左侧是标准正态分布的绝对值,右侧为实数1. 相当于标准正态分布取值【-1,1】的概率,他是一个固定值,跟a的大小无关.</a}将a除过去,大于号左侧是标准正态分布的绝对值,右侧为实数1.

北有云溪2023-06-13 07:22:151

设随机变量X服从正态分布N(μ,σ^2),已知P(X

这题少一个条件吧N(μ,σ^2),中的μ,未知呀

韦斯特兰2023-06-13 07:21:522

设随机变量服从正态分布,,则A、B、C、D、

根据随机变量符合正态分布和正态分布的曲线关于对称,得到一对对称区间的概率之间的关系,即,得到要求的区间的概率.解:随机变量服从正态分布,,,,故选.本题考查正态分布曲线的特点及曲线所表示的意义,考查曲线关于对称时,对称轴两侧的对称区间上的概率之间的关系,本题的运算量比较小,是一个送分题目.

大鱼炖火锅2023-06-13 07:21:511

设随机变量x服从正态分布n(0,1),Φ(x)为其分布函数,则 P{X=0}=?,则Φ(0)=?

正态分布是连续型的，而连续型随机变量取任何一个固定值的概率都是0，所以P(X=0)=0。又X~N(0,1)，则X的分布关于0左右对称，所以Φ(0)=P(X≤0=0.5。

FinCloud2023-06-13 07:21:442

设随机变量X服从正态分布N（μ，σ2），则随σ的增大，概率P{|X-μ|＜σ}（　　）A．单调增大B．单调减小

设Y=X?μσ，因为X服从正态分布N（μ，σ2），故Y～N（0，1），从而：P{|X-μ|＜σ}=P{|Y|＜1} 是一个固定值，不随σ变化，故选：C．

u投在线2023-06-13 07:21:442

设随机变量X服从正态分布，其数学期望EX=1.7，方差DX=3，试写出：（1）X的概率密度（2）？

正态分布的线性函数还是正态分布e（y）＝e(1－2x )＝1－2ex＝1d(y )＝d(1－2x )＝4d (x )＝4所以y～n(1，4)

无尘剑 2023-06-13 07:21:401

设随机变量X服从正态分布N（μ，1），则随机变量函数Y=e^tX(e的tX次方）的期望为？大概说下解题方法就可以

e^tu03bc

NerveM 2023-06-13 07:21:393

设随机变量X服从正态分布N（0，1），已知P（X＜-2）=0.025，则P（|X|＜2）=______．

解：解法一：∵X～N（0，1）∴P（|X|＜2）=P（-2＜X＜2）=Φ（2）-Φ（-2）=1-2Φ（-2）=0.950解法二：因为曲线的对称轴是直线x=0，所以由图知P（X＞2）=P（X≤-2）=Φ（-2）=0.025∴P（|X|＜2）=1-0.25-0.25=0.950故答案为：0.950．

韦斯特兰2023-06-13 07:21:121