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)^2 E(X)==∫x*f(x)dx==∫λx*e^(-λx)dx=-(xe^(-λx)+1/λ*e^(-λx))|(正无穷到0)=1/λ E(X^2)==∫x^2*f(x)dx=∫x^2...
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x~p(2)什么意思 |
y~p(2)是什么分布,x~p(λ)的期望和方差
答案:填0.875,因为P{X1.5}。 5.假设X~B(5,0.5)(二项分布),Y~N(2,36),则E(X+Y)=___答案:填写4.5,因为E(X)=50.5=2.5,E(Y)= 2、E(X+Y)=E(X)+E(Y)=2.5+2=4.56。动物的体重X是随机变量解:很容易得到Y的分布规律Z0129P1/41/21/81/8上一页下一页第一最后一页后退↑例↓例2上述结论可推广
P{X=xk}=pk,k=1,2,常用的离散随机变量的分布规律有:0-1分布规律、二项式分布规律、泊松分布规律,读者需要了解分布规律的特点。 1,0-1分布律对于随机变量,如果样本空间仅包含两个元素,则它是泊松分布概率论中常用的离散概率分布,其主题X不满足P(2)。 那么随机变量呢? X?只取非负数
∪▽∪ P(X=k)=C(n,k)(p^k)1-p)^(n-k)。 二项分布是独立的成功/失败试验中成功次数的离散概率分布,其中每个试验都有成功的概率。 它是二项式显着性差异检验的基础,可以帮助我们讨论泊松分布条件下的P(X Yobeys0-1分布,Xobeys二项分布B(n,p)X=Y1++Yn011-ppE(Y)=p;D(Y)=(1-p)*(p^2)+p*(1-p)^2 =p(1-p)则E(x)=n*pD(x)=n*(1-p)*y~p(2)表示随机参数为2的几何分布(GeometricDistribution),也称为负二项分布(NegativeBinomialDistribution)。 在此分布中,y代表需要执行的实验数量
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标签: x~p(λ)的期望和方差
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