服从参数为泊松分布-搜答案-大师作文网

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；

由于相互独立,EXY=EX*EY=1*2=2泊松分布的期望等于纳姆达=1二项分布的期望等于np=4*0.5=2

由X服从参数为λ的泊松分布得:EX=λ,DX=λP{0

这个用泊松分布可加性来做,很简单X,Y相互独立且分别服从p(λ1),p(λ2)那么Z=X+Yp(λ1+λ2)参考资料里有他的证明

要用到微积分吗?具体公式给下回答：=Σ（3^I*e^(-3)I/I!）(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!）=Σ（3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!）=Σ[

相互独立且服从参数为λ1,λ2的泊松分布

你是不明白分母的那个k!0!的值在数学上通常是约定为1的,因此代入公式后的答案是P{X=0}=e^-3.

首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ）·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ）·λ^（∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取

看来是我最开始想错了.公式P=总合(e^(平均)*(平均)^x)/x!正好2次,概率是0.0333零次概率是0.7408,所以至少一次的概率是1-0.7408=0.2592国内课程有学这个吗?

X~π（2）E（x）=2D(X)=2D（X）=E(X^2)-[E(X)]^22=E（X^2）-4E（X^2）=6

lambda

P（1）,所以E（X）=1,D（X）=1,又因D（X）=E(X²)-E²（X）,所以E(X²)=D（X）+E²（X）=2

因为$X\simP(2)$,所以,$\E{X}=2$,$\Var{X}=2$.所以$\E{X^2}=\Var{X}+\E{X}^2=2+2^2=6$,建议好好看看书上的随机变量数字特征这一章,因为$\

由于随机变量X服从参数为1的泊松分布，所以：E（X）=D（X）=1又因为：DX=EX2-（EX）2，所以：EX2=2，X 服从参数为1的泊松分布，所以：P{X＝2}＝12e−1，故答案为：1

参数为2的泊松分布,其期望就等于参数2即,E(X)=2∴ E(2X)=2E(X)=4……【期望的性质E(CX)=CE(X)】再问：

P(X=2)=[9e^(-3)]/2

泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4PS：泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)

楼上的答案似乎不对P(X>1)=1-P(X=1)-P(X=0)=1-e^(-1)-e^(-1)-=1-2/e=0.26424

π(a)π(b)π(a)π(b)为柏松分布则P{X=k}=(a^k)e^(-a)/k!P{Y=m}=(b^m)e^(-b)/m!k,m=0,1,2.因为X,Y相互独立则他们的联合分布P{X=k,Y=m

设X是独立实验的次数,则X服从参数为m的泊松分布设Y是实验成功次数,则Y服从参数为p的二项分布P(Y=k)=Σ(n=k,∞)P(X=n,Y=k)=Σ(n=k,∞)P(X=n)P(Y=k/X=n)=[(