服从参数为λ的指数分布,X1,X2,Xn的联合概率密度
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/30 23:36:53
提示:假设Z=min(X,Y)Pr[Z
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
xi独立同分布F1x=MAX(x1,x2,.)=(f(x,λ))^n,然后根据期望的定义求相应的积分就是了,但是要注意指数分布当x《0时f=0
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对于X有:DX=1/4EX=1/2所以EX²=DX+(EX)²=3/4对于Y有EY=1/4所以E(2X²+3Y)=2EX²+3EY=9/4注:各个版本教材对指数
参数为1,就是λ为1
X的概率密度函数:fX(x)={e^-x,x>0{0,x0时,有FY(y)=P{X^2≤y}=P{-√y≤x≤√y}=∫(-√y→√y)fX(x)dxfY(y)=d[FY(y)]/dy=d[∫(-√y
概率密度f(x)=1/3e^(-x/3),x>00,x≤0分布函数F(x)=∫1/3e^(-x/3)dx=1-e^(-x/3),x>0【从0积分到x】0,x≤0
X服从参数λ为的指数分布,则:EX=1/λ,X有分布函数:F(x)=1-e^(-λx),x>=0;于是P(X>EX)=1-P(X
大数定律:一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1,X2,…,Xn,当方差一致有界时,其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值.这里X21,X22,…,X2n满足大数定律的条件,且EX2i
X的分布函数:F_X(x)={1-e^-λx,x>0{0,x
密度函数f(x)是X1的密度函数fX1(x)和X2的密度函数fX2(x)的卷积:fX1(x)*fX2(x)=∫(-∞→+∞)fX1(t)*fX2(x-t)dt当然,前提是X1和X2是独立的连续型随机变
由题设,X服从参数为λ的指数分布,知:DX=1λ2,λ>0,于是:P{X>DX}=P{X>1λ}=∫+∞1λλe−λxdx=−e−λx| +∞1λ=1e.
X落入区间(1,2)内的概率P=积分(1-->2)λe^(-λx)dx=e^(-λ)-e^(-2λ)概率达到最大-->dP/dλ=0-->λ=ln2
P(X>1)=e^(-λ)=e^(-2),则λ=2
主要是利用分布函数的对立事件,Fz(Z)=F(min{X1,X2,...Xn}≤z),最小的小于等于z,我们不好确定其它变量和z的关系,采用它的对立事件=1-F(min{X1,X2,...Xn}≥z)
设u=x+y,v=x/(x+y),算u,v的联合分布之后再求边际分布.
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-