指数分布期望
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/12 12:24:21
Thisarticleintroducesthedefinitionandcharacteristicofmathematicalexpectationandvariancethroughtheexa
因为随机变量ξ,η相互独立,所以E(ξη)=E(ξ)E(η)而E(ξ)=1/λ,E(η)=np所以E(ξη)=np/λ
解题思路:1、根据独立性求出概率。2、求出随机变量可能的取值再求出概率写出分布列。解题过程:
数学期望和方差都是λ
是1/λ,我查过书了,没错的
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)
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
E(x+y)=Ex+Ey=1/5+3/5=0.8D(x+y)=Dx+Dy+cov(xgy)=1/25+9/25+cov(xrvzdy)需要知道xky的协方差2若相互独立
/>∵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>00,x≤0,且EX=1,DX=1,∴Ee-2x=∫+∞0e-2x•e-xdx=-13e-3x|+∞0=13,于是:E(X+e-
E(x)=1/a;D(X)=1/(a^2).
函数exprnd()功能:生成服从指数分布的随机数语法:R=exprnd(MU)R=exprnd(MU,m)R=exprnd(MU,m,n)说明:R=exprnd(MU)生成服从参数为MU的指数分布的
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
不管是什么分布,期望是mean(x),方差是std(x)再问:例如:公式[M,V]=binostat(n,p)计算二项分布的均值M和方差V,省事很多。再答:那就是这个喽[m,v]=expstat(mu
解再问:∫2e^(-4x)dx积分怎么出来的?谢谢再答:利用揍微分法∫2e^(-4x)dx=-(2/4)∫e^(-4x)d(-4x)=-(1/2)e^(-4x).
P(λ)E(X)=λD(X)=λX指数分布E(X)=1/λD(X)=1/λ
pdf(概率密度)fx=exp(-x)cdf(累计概率)Fx=1-exp(-x)那么x2的概率=exp(-2),反正是连续函数,等号无所谓E[Y]=p(x2)]=2-2exp(-2)+E[X(>2)]