设二维连续型随机变量（X,Y）的联合密度函数为，（1）求X的边缘概率密度fx(x)；（2）求cov(x,y);
先求关于X的边缘密度fX(x)=12x(1-x)^2E(x)=xfX(x)从0-1积分得出2/5E(xy)=xyf(x,y)先积Y，从0-2(1-X)后积X，从0-1，最后得出4/15。扩展资料随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。
善士六合2023-06-08 07:27:522
连续型随机变量的分布函数有什么特点
随机变量的分布函数F(x)有什么性质?答：非负:F(x)>=0.非减:F(x1)<=F(x2),如果x1<=x2.归一：F(正无穷)=1.
无尘剑
2023-06-08 07:27:522
证明连续性随机变量的分布函数连续
少年你这是为了什么呢?何必为难自己
可桃可挑2023-06-08 07:27:524
连续性随机变量密度函数的协方差怎么求
E(X)就是X的平均值你就想成你每次考试,比如2次考100,一次0分,一共3次,就是(2/3)*100+(1/3)*0=66.6分密度函数设成f(x,y) 就相当于上文(2/3),(1/3)积分就是求非常多个小东西的和,只不过这些东西是有实数那么多,求和就是离散的和,一般是有限个东西的和,最多就是整数那么多个和,不要把积分想的很神圣(重积分)x*f(x,y)就是E(X)(重积分)y*f(x,y)就是E(Y)(重积分)xy*f(x,y)就是E(XY)
西柚不是西游2023-06-08 07:27:511
只要题目说了概率密度函数,就表明随机变量X一定是连续型随机变量吗
一般情况下,提及密度函数,其随机变量就是连续型的. 当随机变量是离散型时,对应的称其为分布列或分布律. 不过,离散型随机变量的概率密度函数也是存在的. 其密度函数=分布列*狄拉克函数.
陶小凡2023-06-08 07:27:511
连续性随机变量这是什么意思
分布函数F(x)当然是连续的而对于概率密度函数f(x)不一定是连续的比如某个点f(x)=0但是F"(x)不等于0连续性随机变量指的就是概率密度函数为连续的陶小凡2023-06-08 07:27:511
设连续型随机变量 X 的概率密度为（1）求常数 A ； （2）求 X 的分布函数 F(x)； （3）求P(0x＜≤1/2)？
解题思路如下:先对概率密度函数进行积分，在0-1区间里应该等于1，就能求出系数A对密度函数积分后就是分布函数对密度函数进行0-0.5 区间进行积分就是问题3的结果
苏州马小云2023-06-08 07:27:511
连续性随机变量点的概率
连续性随机变量的概率是面积的比值，在一点的面积为0，所以概率就为0了
大鱼炖火锅2023-06-08 07:27:512
若随机变量X数学期望存在，则E(E(EX))=?求步骤
Chen2023-06-08 07:27:513
怎么求连续随机变量的密度函数？
要求EX^2，只知道EX还不够，至少要知道x是如何分布的，也即它的分布函数或者概率密度函数。若X~N（1，3），则Dx=3，由DX=EX^2-(EX)^2及EX的值可以算出EX^2。若X~N（1，3），Y=3X+1，EY=E(3X+1)=3EX+1=3*1+1=4，DY=D（3X+1）=3^2*DX=9*DX=9*3=27，所以Y~N（4，27）。3X与X+X+X没有区别。Z=X+Y的密度函数也要根据X,Y的概率密度f(xy)来求，一般用作图法计算，先算出分布函数F(Z)，再算密度函数f(z)，也可以直接积分计算：f(z)=将f(x，z-x)对x积分，这时的难点是确定好积分上下限。如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。扩展资料：能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围（或说成取值的形式）确定，变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。x的取值范围是[0,15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3分钟、5分钟7毫秒、7√2分钟，在这十五分钟的时间轴上任取一点，都可能是等车的时间，因而称这随机变量是连续型随机变量。参考资料来源：百度百科——连续型随机变量
真颛2023-06-08 07:27:501
高数，概率论与统计连续型随机变量的方差简便计算公式是如何证明的？
可以具体一点吗，这部分的内容是微积分里面的，没掌握是不建议跳过高数直接来看概率论的。一维的话，有凑微分法，分部积分法，这个是基础，如果这两个不懂得话，要翻出高数书来看。二维我说一个画线法吧，首先要知道对x求还对y求导，如果先是对y来求导，就画一条和y平行的直线，第一个相交的线例如第一个y=x，那么x写在下限，而第二个相交的线y=1，那么1就写在上限，如果只有一个交点那么说明就有积分积无穷的。第二个对x积分一定是常数，找最大值和最小值就好了，当然这里面也是可已从正无穷积分到负无穷的，概率论里面的大部分上下限都是有无穷的，还要注意的是有时要划分X，Y区域，有些既不是X区域也非Y区域的，需要分开来多次积分，这个在概率论内比较少见，此外对于积分区域比较特别的圆域也会使用极坐标来积分。
hi投2023-06-08 07:27:503
离散型和连续型随机变量的区别
离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得.如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量，比如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0,15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等，因而称这随机变量是连续型随机变量。
北有云溪2023-06-08 07:27:501
连续型随机变量的概率密度满足条件
c苏州马小云2023-06-08 07:27:503
怎样理解连续型随机变量的分布函数“右连续性”？
那个不是那么理解的。右连续说的是任一点x0，它的F（x0+0）=F（x0）即是该点右极限等于该点函数值。这是显然的，因为F（x）是一个单调有界非降函数，所以其任一点x0的右极限必然存在，然后再证右极限和函数值即可。你去图书馆借本茆诗松的《概率论与数理统计》，那本书是统计专业本科生用的，讲的要详细些。另外，分布函数右连续的性质在那本书61页。
gitcloud2023-06-08 07:27:491
离散型随机变量和连续性随机变量的概率分布的描述有什么不同
离散型的直接列出取值和取到这个值的概率,比如两点分布P(X=1)=0.6,P(X=0)=0.4这样. 连续型的取到一个特定值的概率是0,只有取值在一个区间里面有意义,所以用分布函数和概率密度函数描述.分布函数F(x)表示随机变量X≤x的概率,也就是F(x)=P(X≤x).概率密度函数就是 F(x)的导数,记为f(x),满足P(a≤X≤b)=∫(a到b)f(x)dx.
此后故乡只2023-06-08 07:27:491
判断：连续型随机变量的概率密度函数一定是连续函数?
当然不一定啊.连续型随机变量指的是连续取值的随机变量,比如在[0,1]上每个数都有可能取,就可以说是连续型随机变量,这和密度函数连续与否无关.另外真正有实际意义的是密度函数的积分,积分得到的是在某个区间的概率,因此要求密度函数可积,但是可积远远比连续宽泛的多,很多不连续的函数都是可积的.
meira2023-06-08 07:27:491
连续型随机变量的概率密度满足条件
1、非负性2、规范性由于随机变量X的取值 只取决于概率密度函数的积分，所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。更准确来说，如果一个函数和X的概率密度函数取值不同的点只有有限个、可数无限个或者相对于整个实数轴来说测度为0（是一个零测集），那么这个函数也可以是X的概率密度函数。连续型的随机变量取值在任意一点的概率都是0。作为推论，连续型随机变量在区间上取值的概率与这个区间是开区间还是闭区间无关。要注意的是，概率P{x=a}=0，但{X=a}并不是不可能事件。扩展资料比如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0,15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3分钟、5分钟7毫秒、7√2分钟，在这十五分钟的时间轴上任取一点，都可能是等车的时间，因而称这随机变量是连续型随机变量。参考资料来源：百度百科-概率密度meira2023-06-08 07:27:491
连续型随机变量的数学定义
对于随机变量X，若存在一个非负的可积函数f(x)，使得对任意实数x，有则称X为连续性随机变量。其中f(x)为X的概率分布密度函数，简称概率密度记为X～f(x)。由定义可知，若f（x）在点x连续，则有F"（x）=f（x）f（x）是可积，则它的原函数F（x）连续；3.对于任意两个实数x1，x2（假设x1<x2），都有：X取任一指定实数值a的概率，,这样在计算连续性随机变量落在某一区间的概率时，可以不必该区间是开区间还是闭区间。有尽管P{X=a}=0，但{X=a}并不是不可能事件。同样，一个事件的概率为1，并不意味这个事件一定是必然事件。当提到一个随机变量X的概率分布，指的是它的分布函数，当X是连续型时指的是它的概率密度，当X是离散型时指的是它的分布律。
康康map2023-06-08 07:27:492
连续型随机变量是不是就是可以取无限多个值的变量？
连续型随机变量是指，他的密度函数在一定区间上连续。是可以取无限多个值，但反过来不成立。随机变量能取无限多个值，也可以是离散的随机变量。
黑桃花2023-06-08 07:27:481
怎么根据分布函数判断一个变量是否为连续性随机变量
一般来说如果分布函数整段都是连续的,那么对应的随机变量就是连续的. 分布函数总是右连续的,所以你只要验证是否左连续即可,如果发现分布函数在某一个点的左极限不等于右极限（不光是不等,而且应该是严格小于）,那么对应的随机变量就不是连续的了.或者你直接画分布函数的图象,一旦发现其有跳跃,或者呈现阶梯状,绝对就不是连续随机变量.
小白2023-06-08 07:27:481
随机变量的分布函数连续,随机变量一定是连续型么
我会告诉你是错的吗? 连续型随机变量的分布函数一定连续,但分布函数连续的随机变量不一定是连续型变量. 分布函数连续是连续型随机变量的必要不充分条件. “分布函数连续”这个条件只能等价（充要条件）于“任意点的概率值为0”.
九万里风9
2023-06-08 07:27:481
随机变量右连续是怎么回事？
应该是分布函数右连续吧。这是分布函数的性质，简单证明如下; 连续型随机变量，F（x）能求出来吧，那么1-（1-F(x)）其实就是F（x）的右极限，两者相等，所以右连续。 离散型随机变量，也可以用上面的方式简单证明。 你肯定知道左连续就不一定成立了吧？呵呵，对于连续性随机变量，其实还是左连续的，不过对于离散型就不对了，离散型的F（x）是间断的，并且间断点就是那些样本点，之所以间断，是因为F（x）在样本点处左极限存在，但是不等于F(x)在样本点处的值无尘剑
2023-06-08 07:27:481
连续型随机变量的函数仍然是连续型随机变量。
连续型随机变量的函数仍然是连续型随机变量。 A.正确B.错误正确答案：B
苏萦2023-06-08 07:27:481
设连续型随机变量X的分布函数为(1)确定常数k,b的值(2)求EX,3求DX
(1)连续型随机变量的分布函数必然连续，由此可考虑分布函数在x=0及x=π处的连续性。要连续，必须左右极限先得相等，于是 b=0, kπ+b=1，即k=1/π,b=0。(2)根据(1)的结果可知，这是区间[0,π]上的均匀分布(密度函数在该区间上恒为常数1/π)。由均匀分布的数字特征可知 EX=(0+π)/2=π/2 （即区间中点） DX=(π-0)^2/12=π^2/12. （区间长的12分之1）
余辉2023-06-08 07:27:481
连续型随机变量的数学定义
对于随机变量X，若存在一个非负的可积函数f(x)，使得对任意实数x，有则称X为连续性随机变量。其中f(x)为X的概率分布密度函数，简称概率密度记为X～f(x)。 由定义可知， 若f（x）在点x连续，则有F"（x）=f（x） f（x）是可积，则它的原函数F（x）连续； 3.对于任意两个实数x1，x2（假设x1<x2），都有：X取任一指定实数值a的概率， ,这样在计算连续性随机变量落在某一区间的概率时，可以不必该区间是开区间还是闭区间。有尽管P{X=a}=0，但{X=a}并不是不可能事件。同样，一个事件的概率为1，并不意味这个事件一定是必然事件。当提到一个随机变量X的概率分布，指的是它的分布函数，当X是连续型时指的是它的概率密度，当X是离散型时指的是它的分布律。
瑞瑞爱吃桃2023-06-08 07:27:471
连续型随机变量的全概率公式是？
Pr(B)= ∫{负无穷～正无穷} PX|Y(B|y)*fY(y) dy百度不太好打公式，那个“X|Y”和“Y”其实是P和f的下标。
LuckySXyd2023-06-08 07:27:471
连续型随机变量x的函数必定是连续型随机变量吗
是。随机变量函数的导数是密度函数，可导必连续，密度函数积分可得概率函数,积分后的函数在积分上下限内必连续。连续性时函数的一个性质，自变量发生微小变动，函数值也相应微小变动而不是很大的突变。处处连续。虽然cantor函数在某区间上处处连续，其导数在该区间几乎处处等于0。扩展资料：注意事项：泊松分布是单位时间内独立事件发生次数的概率分布，指数分布是独立事件的时间间隔的概率分布。注意是独立事件，泊松分布和指数分布的前提是事件之间不能有关联，否则就不能运用上面的公式。连续型随机变量没有值，只有概率密度函数，因此要判断是离散型还是连续型，看其是具有概率密度函数，还是具有随机变量的值。参考资料来源：百度百科-连续型随机变量此后故乡只2023-06-08 07:27:471
什么事连续性随机变量（请举例说明）
取值范围是一个连续区间的随机变量. 比如拉住牛皮筋的两端,往两边拉,最后断裂的位置离左端的距离. 这个距离取到(0,总长度)之间的任意值都有可能,是连续性随机变量.大鱼炖火锅2023-06-08 07:27:461
连续型随机变量X服从什么分布？
均匀分布若连续型随机变量具有概率密度则称X在区间（a，b）上服从均匀分布.记为X～U（a，b）在区间（a，b）上服从均匀分布的随机变量 X，落在区间（a，b）中任意等长度的子区间内的可能性是相同的.或者它落在（a，b）的子区间内的概率只依赖于子区间的长度而与子区间的位置无关.事实上，对于任一长度l的子区间（c，c+l），a≤c<c＋l≤b，X的分布函数为f（x）及F（x）的图形来自《概率论与数理统计》浙大版
CarieVinne 2023-06-08 07:27:461
“F(x)连续”是“X是连续型随机变量”的必要不充分条件，求解释谢谢
因为此随机变量可能是连续加离散的混合型，连续型随机变量的一个特点是取任何一点的概率都为0，也就是P{X=c}=0,而离散型的刚好相反。如果大于0小于1的那一段刚好是连续型的，而1这一点的概率又刚好大于0(这里取与从0到1区间的面积相等的值)，然后大于1的后面那段又是连续型的。那么这段连续+离散+连续的函数组合所对应的分布函数不就是连续的吗？反例得证。此后故乡只2023-06-08 07:27:463
离散型随机变量和连续型随机变量是什么意思？区别是什么？
离散型随机变量:如果随机变量X只可能取有限个或可列个值x1,x2,...,，则称X为离散型随机变量。连续型随机变量:这种变量的取值充满一个区间，无法一一排出。康康map2023-06-08 07:27:452
所谓连续型随机变量，连续的是什么？分布函数和概率密度都是连续的？
连续型随机变量，连续的是变量可以取值的范围。比方说在区间[0,1]内的一个连续型随机变量x，那么x可能取这个区间的任何一个值，这个取值范围是连续的。而与之对立的是离散型随机变量，就只能取一个一个孤立的点。比方说丢骰子，就只能是1,2,3,4,5,6这样一个个孤立的点，1和2之间的诸如1.5；1.3等值都不能取。所谓连续，就是这个意思。Chen2023-06-08 07:27:451
设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且p{X=1}=p{X=2},则EX=?DX=?求过程~
过程的话，有些符号不会打。但有这样的结论：泊松分布的数学期望与方差相等，都等于参数λ.因为泊松分布只含有一个参数，只要知道它的数学期望或者方差就能完全确定它的分布
FinCloud2023-06-06 08:01:452
随机变量X~N(μ,σ^2),则P(∣X-μ∣
答案如图所示，有任何疑惑，欢迎追问
kikcik2023-06-06 08:01:442
设随机变量X服从参数为4的泊松分布,则DX =____________.
泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4 PS：泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)
铁血嘟嘟2023-06-06 08:01:441
概率论：随机变量X服从参数λ的泊松分布，当k取何值时概率最大？
设X=k时概率最大P(X=k)/P(X=k+1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k+1)*e^(-λ)/(k+1)!]=(k+1)/λ>=1即k>=λ-1P(X=k)/P(X=k-1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k-1)*e^(-λ)/(k-1)!]=λ/k>=1即k<=λ故当λ为整数时，k=λ或λ-1时，概率最大当λ不为整数时，k=[λ]时，概率最大
tt白2023-06-06 08:01:441
设随机变量X服从参数为3的泊松分布,则X平方数学期望,
依题意可以得到λ=3,； 所以E(X)=D(X)=3; 而D(X)=E(X^2)-E(X)^2=3; 所以E(X^2)=E(X)^2+D(X)=12；
肖振2023-06-06 08:01:441
设随机变量X服从参数为4的泊松分布,则DX =____________.
泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4 PS：泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)
左迁2023-06-06 08:01:441
填空 设随机变量X服从参数为1的泊松分布,则P(X〉0)=?
因为X服从参数为1的泊松分布,所以P(X=k)=[e^(-1)*1^k]/k!=e^(-1)/k!, P(X>0)=1-P(X=0)=1-e^(-1)/0!=1-e^(-1)=(e-1)/e苏萦2023-06-06 08:01:441
设随机变量X服从泊松分布，且3P{X=1}+2P{X=2}=4P{X=0},求X的期望和方差？
P（x=k）=（m^k/k!)*e^(-m)x=1,x=2,x=0分别代入3p(X=1)+2P(X=2)=4P(X=0),化简3u+u^2-4=0u=1X~P(1)E(X)=D(X)=1扩展资料在做实验时，常常是相对于试验结果本身而言，主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如，在掷骰子时；常常关心的是两颗骰子的点和数，而并不真正关心其实际结果，就是说，我们关心的也许是其点和数为7，而并不关心其实际结果是否是（1，6）或（2，5）或（3，4）或（4，3）或（5，2）或（6，1）。我们关注的这些量，或者更形式的说，这些定义在样本空间上的实值函数，称为随机变量。因为随机变量的值是由试验结果决定的，所以我们可以给随机变量的可能值指定概率。肖振2023-06-06 08:01:433
设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},则EX=? DX=?
随机变量X服从参数为λ的泊松分布 P{X=k}=e^(-λ) * λ^k / k! P{X=1}=e^(-λ) * λ^1 / 1! P{X=2}=e^(-λ) * λ^2 / 2! 若P{X=1}=P{X=2} λ=2 E(x)=D(x)=2 如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,此后故乡只2023-06-06 08:01:431
随机变量x服从泊松分布,P(X=1)=P(X=2),E(3X-1)=?
P（X<=1 )=P(X=1)北有云溪2023-06-06 08:01:431
泊松分布：设随机变量X服从参数为5泊松分布，求P{X=10}为什么让P{X=10}=P{X大于=10}-P{X大于=11}
因P{X大于=10}=P10+P11+P12+......P{X大于=11}=P11+P12+......故P{X大于=10}-P{X大于=11}=(P10+P11+P12+......) - (P11+P12+......) = P10此后故乡只2023-06-06 08:01:431
设随机变量X服从参数为2的泊松分布,则P{X=E(X)}=?
泊松分布的期望就是参数值，所以此题就是求X=2的概率，如图代公式即得。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
凡尘2023-06-06 08:01:431
二维随机变量P（X/Y
P（X/Y<0）=0.5本题使用正态分布与独立性分析：（x，y）~N（0，0，1，1，0）说明X~N(0,1),Y~N(0,1)且X与Y独立X/Y<0，即X与Y反号所以 P（X/Y<0）=P(X>0,Y<0)+P(X<0,Y>0)=P(X>0)P(Y<0)+P(X<0)P(Y>0)=0.5×0.5+0.5×0.5=0.5二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。扩展资料：在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。在实际问题中通常用它来表征多个独立操作的随机试验结果或多种有独立来源的随机因素的概率特性，因此它对于概率统计的应用是十分重要的。参考资料来源：百度百科——二维随机变量凡尘2023-06-06 08:01:421
设随机变量X服从参数为2的泊松分布,随机变量Y=2X-2,则E(Y)=?
泊松分布的期望和方差均为 λ（就是参数）。所以E（Y）=2*E（X）-2=2E（Y）=2西柚不是西游2023-06-06 08:01:421
设随机变量 X 服从参数为 λ 的泊松分布,则特征函数() =？
Chen2023-06-06 08:01:412
设随机变量x服从参数为λ的泊松分布,求E(X+1)^-1
你好 这题的思路是把期望展开，然后利用泊松分布的概率质量公式将期望的表达式进行整理，具体步骤如下 最后的结果是(1-e^{-λ})/λ 如果发现有问题的话，再问我吧 望采纳
北营2023-06-06 08:01:404
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
泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差现在X是服从参数为2的泊松分布，所以E(X)=D(X)=2左迁2023-06-06 08:01:401
泊松分布公式里哪些符号和英文是什么意思 何谓随机变量
X：随机变量. P(λ)：随机变量X的分布称为泊松分布,记作P(λ). λ：是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.它是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差,泊松分布P(λ)中唯一的一个参数. k：单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等. e：自然对数. P.S.基本就这么理解,没明白的地方请指出来.
豆豆staR2023-06-06 08:01:391
二项分布，泊松分布，正太分布中哪些是离散型随机变量，哪些是连续型随机变量
你好！二项分布与泊松分布是离散型随机变量，正态分布是连续型随机变量。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！真颛2023-06-06 08:01:392
数学实验中：”求服从以为参数的泊松分布的随机变量的函数f(x)=x^2的数学期望“，是什么意思？
这个表明，随机变量X服从泊松分布，求X的函数x^2的期望。用随机变量函数的期望公式求解即可。解答见下图：大鱼炖火锅2023-06-06 08:01:391
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
泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差 现在X是服从参数为2的泊松分布, 所以E(X)=D(X)=2九万里风9
2023-06-06 08:01:391
概率论：设随机变量X服从泊松分布,且P(X≤1)=4P(X=2),则P(X=3)为
因题干条件不完整，缺少文字，不能正常作答。
北境漫步2023-06-06 08:01:382
设离散型随机变量X的分布律为P(X=n)=P(X=-n)=1/2n(n+1),1,2,...,求E(X)
E(x)=u2211x*px=u2211{[n*1/2n(n+1)]+[-n*1/2n(n+1)]} (n=1,2,...) =u2211[(n-n)*1/2n(n+1)] =0无尘剑
2023-06-06 08:01:382
设随机变量X服从参数为2的泊松分布,则E（X^2）=? 求解答过程
X~π（2） E（x）=2 D(X)=2 D（X）=E(X^2)-[E(X)]^2 2=E（X^2）-4 E（X^2）=6肖振2023-06-06 08:01:371
设随机变量X服从参数为3的泊松分布，随机变量Y~N（1,4），则E(X^2+Y^2)=?
15西柚不是西游2023-06-06 08:01:372
设随机变量X服从参数λ＝1的泊松分布，记随机变量Y＝ ，试求随机变量Y的分布律
P(x=k)=∑k=0~无穷1/k!*e-1P(Y=0)=P(X<=1)=P(X=0)+P(X=1)=2e-1；P(Y=1)=P(X＞1)=1-P(X<=1)=1-2e-1北境漫步2023-06-06 08:01:372
为什么随机变量服从泊松分布则P{X=10}=P{X≥10}-P{X≥11
泊松分布只能取整数值，所以P(X≥10)=P(X=10)+P(X=11)+P(X=12)+...，P(X≥11)=P(X=11)+P(X=12)+...，两者相减就是P(X≥10)-P(X≥11)=P(X=10)。kikcik2023-06-06 08:01:371
设随机变量x服从参数为3的泊松分布 则p（x=2）
P(X=2)=[9e^(-3)]/2kikcik2023-06-06 08:01:361
设随机变量x服从参数为入的泊松分布,已知p0,p12p2成等差数列求ex,dx
P(X=k)=(λ^k/k!) * e^(-λ) E(X)=λ P(X=1)=(λ^1/1!) * e^(-λ)=λ * e^(-λ) P(X=2)=(λ^2/2!) * e^(-λ)=0.5λ^2 * e^(-λ) λ * e^(-λ) = 0.5λ^2 * e^(-λ) λ=0或λ=2 λ=0舍去,故λ=2 E(X)=2
u投在线2023-06-06 08:01:351
设离散型随机变量X服从参数为λ的泊松分布，已知P(X=1)=P(X=2)，试求参数λ 的值 求具体过程 有图更好
P{X=1}=P{X=2}，λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2，λ=λ^2/2，λ=2，P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3。随机变量分为离散型随机变量与 非离散型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。这种随机变量称为"离散型随机变量"。扩展资料：离散型随机变量概率分布定义1：如果随机变量X只可能取有限个或至多可列个值，则称X为离散型随机变量。定义2：设X为离散型随机变量，它的一切可能取值为X1，X2，……，Xn，……，记P=P{X=xn},n=1,2...称上式为X的概率函数，又称为X的概率分布，简称分布。应用范围：自变量的变换、卷积和、傅里叶级数、傅里叶变换、Z变换。小白2023-06-06 08:01:351
设随机变量x服从参数为入的泊松分布,则P(X=m)=？
泊松分布是一种离散型概率分布，用于描述在一段时间或区间内，某一事件发生的次数。其概率质量函数为：$$P(X=m)=frac{lambda^me^{-lambda}}{m!}$$其中，$lambda$为事件发生的平均次数，m为实际发生的次数。该分布的特点是：平均值等于方差，即$E(X)=Var(X)=lambda$。举个例子，假设某商店每小时平均有5名顾客进店，那么在某一小时内，有0、1、2、3、4、5……名顾客进店的概率分别为：$$P(X=0)=frac{5^0e^{-5}}{0!}=0.0067$$$$P(X=1)=frac{5^1e^{-5}}{1!}=0.0337$$$$P(X=2)=frac{5^2e^{-5}}{2!}=0.0842$$$$P(X=3)=frac{5^3e^{-5}}{3!}=0.1404$$$$P(X=4)=frac{5^4e^{-5}}{4!}=0.1755$$$$P(X=5)=frac{5^5e^{-5}}{5!}=0.1755$$……以此类推。因为泊松分布是一个概率分布，所以所有可能的概率之和应该等于1，即：$$sum_{m=0}^{infty}frac{lambda^me^{-lambda}}{m!}=1$$这个式子其实就是泊松分布的概率质量函数的和。
再也不做站长了2023-06-06 08:01:341
如何用c语言生成符合泊松分布的随机变量？
#include "stdio.h" #include "conio.h" #include "stdlib.h" #define MAXNUM 8 #define MAXTIME 10000 float p_before[MAXNUM]={0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.1, 0.2, 0.1}; //预期概率 float p_after[MAXNUM]; //计算后的概率 float cnt[MAXNUM]; //记录实际出现的概率 void init() { int i; float total=0; for(i=MAXNUM-1;i>=0;i--) { total+=p_before; p_after=p_before/total; cnt=0; } } int randp(float p) //调用本函数将以p的概率返回1，以（1－p）的概率返回0 { float rand_num ; rand_num=random(1000) ; //产生一个 0～(MAXNUM-1) 之间的整数 if (rand_num < 1000*p) return(1) ; else return(0) ; } int randnum() { int i; for(i=0;i<MAXNUM;i++) if(randp(p_after)) return(i); return(MAXNUM-1); } main() { int i,num; init(0); for(i=0;i<MAXTIME;i++) { num=randnum(); cnt[num]++; } for(i=0;i<MAXNUM;i++) printf("cnt[%d]=%.4f, p_before[%d]=%.4f ",i,cnt/MAXTIME,i,p_before); getch(); }FinCloud2023-06-06 08:01:342
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
泊松分布P(λ)中只有一个参数λ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差现在X是服从参数为2的泊松分布，所以E(X)=D(X)=2小白2023-06-06 08:01:341
请问泊松分布的问题： 设随机变量X~π(2)，则P(X
间本来就有一种隔阂,但是有些人互相关爱,让他们更加亲近、和谐、还记得那一天发生的事…… 那天,要数学考试.离考试还有五分钟的时候,我再一次检查我的文具盒,看看文具准备好了没.中性笔,好好地躺在文具盒中；铅笔,乖乖地趴在文具盒里内；橡皮,安静地坐在文具盒里；尺子,咦?尺子跑哪去了?我再一次检查,嘴里还喃喃自语“中性笔,铅笔,橡皮……”还是不见尺子.我看了看表,糟了,快上课了,怎么办?怎肖振2023-06-06 08:01:341
随机变量 X 服从入=2的泊松分布,P(X>=1)等于?
简单计算一下，答案如图所示CarieVinne 2023-06-06 08:01:342
泊松分布随机变量可以取负值吗？
泊松分布随机变量，可以一起复制吗？也是可以去复制的没人提的黑桃花2023-06-06 08:01:337
设随机变量x服从参数为λ的泊松分布，且已知E[(x-1)(x-2)]=1，求λ
因为x服从参数为λ的泊松分布，那么可知E(X)=λ，D(X)=λ。而D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，那么E(X^2)=λ+λ^2又因为E[(X-1)(X-2)]=E(X^2-3X+2)=E(X^2)-E(3X)+E(2)=λ+λ^2-3λ+2=λ^2-2λ+2由题意可知，λ^2-2λ+2=1，解的λ=1。善士六合2023-06-06 08:01:333
泊松分布公式里哪些符号和英文是什么意思 何谓随机变量
X：随机变量. P(λ)：随机变量X的分布称为泊松分布,记作P(λ). λ：是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.它是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差,泊松分布P(λ)中唯一的一个参数. k：单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等. e：自然对数. P.S.基本就这么理解,没明白的地方请指出来.余辉2023-06-06 08:01:311
二项分布，泊松分布，正太分布中哪些是离散型随机变量，哪些是连续型随机变量
离散型随机变量：二项分布与泊松分布。连续型随机变量：正态分布。1、离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的，则为离散变量。例如，企业个数、职工人数、设备台数等。只能按计量单位数计数，这种变量的数值一般用计数方法取得。2、连续随机变量，在一定区间内可以任意取值的变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。例如， 生产零件 的 规格尺寸 , 人体测量 的身高、体重、胸围等为连续变量，其数值只能用测量或计量的方法取得。扩展资料：区别离散型随机变量只可能出现可数型的实现值，比如自然数集，{0,1}等等，常见的有二项随机变量，泊松随机变量等。连续型随机变量的实现值是属于不可数集合的，比如(0,1]，实数集，常见的有正态分布，指数分布，均匀分布等。参考资料：百度百科-离散型随机变量参考资料：百度百科-连续型随机变量肖振2023-06-06 08:01:311
什么是二维随机变量的概率密度
二维连续型随机变量,概率密度为,则和的概率密度分别为 和分别称为关于X和关于Y的边缘概率密度． 这里有苏州马小云2023-06-06 08:01:301
二维随机变量的概率密度？
您好，你的问题，我之前好像也遇到过，以下是我原来的解决思路和方法，希望能帮助到你，若有错误，还望见谅！在该三角形内的概率相等，所以应该是其面积分之一，那就是2。f（x，y）就是二维变量的概率密度函数f（x，y）=1/S 在三角形的范围内成立。所以1除以1/2等于2。边际密度函数的求解，本质就是考察积分，只要记住边缘概率密度就是对联合密度函数求积分，当求关于Y的边际密度函数时就是对于f（x，y）的联合密度函数关于X求积分，求Y的边际密度函数则同理。扩展资料：有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如对地面目标射击，弹着点的位置需要两个坐标才能确定，因此研究它要同时考虑两个随机变量，一般称同一概率空间(Ω,F,p)上的n个随机变量构成的n维向量X=(x1,x2,…，xn)为n维随机向量。随机变量可以看作一维随机向量。称n元x1,x2,…，xn的函数为X的(联合)分布函数。又如果(x1,x2)为二维随机向量，则称x1+ix2(i2=-1)为复随机变量。参考资料来源：百度百科-随机变量非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！CarieVinne 2023-06-06 08:01:301
一道概率题关于二维随机变量的计算
∫∫f(x,y)dxdy=1即c∫∫dxdy=1因为0≤x≤1，0≤y≤2面积为2所以c*2=1c=1/2fy(x,y)=1/2,0≤x≤1，fx(x,y)=1/2,0≤y≤2f(x,y)≠fx(x,y)fy(x,y)不独立可能是这样吧不一定对啊九万里风9
2023-06-06 08:01:301
概率，二维离散型随机变量中，E（XY）怎么求
你好！E(XY)等于所有xi*yj*pij求和，本题E(XY)=0×0×(1/5)+0×1×(2/5)+0×2×(1/15)+1×0×(1/5)+1×1×(2/15)+1×2×0=2/15。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！无尘剑
2023-06-06 08:01:291
二维随机变量例题详解
（1）x的边缘分布律P（X=0）=1/3+1/4=7/12 P（X=2）=5/12 y的边缘分布律P（Y=-2）=1/3+1/4=7/12 P（Y=0）=1/4+1/6=5/12 （2） P（x=0,y=0）=1/4 而P（x=0）*P（y=0）=7/12*5/12=35/144 两者不相等 故x与y不独立 （3）P（x+y=0）=P（x=0,y=0）+P（x=2,y=-2）=1/4+1/4=1/2
NerveM
2023-06-06 08:01:291
1.二维随机变量(X,Y)是否是一个随机向量,为什么
是，因为X、Y是随机变量，那么它们构成的向量K=（X,Y）即为随机向量。西柚不是西游2023-06-06 08:01:281
若二维离散随机变量(X1,Y1)(X2,Y2)的边缘分布相同,那么他们联合分布一定相同
那一双眼，便确定
人类地板流精华2023-06-06 08:01:281
如图，二维随机变量的函数关系怎么写？
对于二维连续变量的分布函数F(x，y)，一般应用其概率密度函数f(x，y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0，∞)时，分布函数F(x，y)=∫(-∞，x)du∫(-∞,y)f(u，v)dv=∫(0，x)du∫(-0，y)2e^(-2u-v)dv=∫(0，x)2e^(-2u)du∫(-0，y)e^(-v)dv=[1-e^(-2x)][1-e^(-y)]。当xu2209(0，∞)、yu2209(0，∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞，0)du∫(-∞，0)f(u，v)dv=0。扩展资料：随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。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。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分布函数来描述离散型随机变量。参考资料来源：百度百科——二维随机变量gitcloud2023-06-06 08:01:271
二维离散型随机变量的E(XY)如何算？(X和Y不相互独立)
可以用公式计算XY的期望，前提是知道联合概率表或联合概率密度。经济数学团队帮你解答，请及时评价。谢谢！九万里风9
2023-06-06 08:01:272