服从拉普拉斯分布的随机变量的概率密度 求系数及分布函数正确的是

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/19 01:12:27
服从拉普拉斯分布的随机变量的概率密度 求系数及分布函数正确的是
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;

n个服从几何分布的独立同分布随机变量,加起来之后的方差怎么求?

几何分布期望为5的话,其参数p=1/5=0.2,对应单个随机变量方差DX=(1-p)/p^2=20从而DY=DX/n=20/n

两个独立的、服从正态分布的随机变量,它们的差的分布?

方差都是相加的.如果X,Y独立,一定有D(X±Y)=D(X)+D(Y)再问:会不会答案错了??按照相减计算会得出书后的答案再答:那有可能是答案错了,D(X±Y)=D(X)+D(Y)是独立的随机变量的方

《概率论题目求解》已知随机变量X服从自由度为n的t分布,则随机变量X方的服从的分布是?...

明显是F分布,而且是F(1,3).关于F分布你百度百科查一下就知道了.而t分布的话,比如自由度是3,他的分子是正态分布,分母是根号下的Y除以自由度3,其中Y是服从卡方分布的随机变量.所以平方后,分子是

设随机变量X与Y相互独立,且服从同一分布,X的分布律为

由于:P(X=0,Y=0)=P(X=1,Y=0)=P(X=0,Y=1)=P(X=1,Y=1)=1/4.P(Z=1)=P(X=1,Y=0)+P(X=0,Y=1)+P(X=1,Y=1)=3/4.P(Z=0

matlab 中已知一个分布的表达式(该分布是由正态分布和拉普拉斯分布合成的),如何得到服从该分布的随机数

andn(平均值,方差)调用上面函数就搞定了再问:谢谢你的回答,但是我不太明白的是,如何调用那个函数呢?再答:在MATLAB中调用函数直接在一行输入就可以的.用公式求出平均值、方差,然后写进下面的式子

设随机变量X,服从参数T,T>0的泊松分布,求E(X平方)

E(X^2)=E(X^2-X+X)=E[X(X-1)+X]=E[X(X-1)]+E(X)=∑(k=0→∞)k(k-1)T^ke^(-T)/k!+∑(k=0→∞)kT^ke^(-T)/k!=∑(k=2→

问两个随机变量X,Y都服从正态分布.它们的和服从什么分布?

和依旧服从正态分布,这个是正态分布中的一个定理,具体你可以翻阅概率论与数理统计的书籍,如参见《概率论与数理统计》(何书元,北京大学出版社)正态总体那一章.

求服从参数为1/3的指数分布的随机变量X的分布函数

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

高中数学离散型随机变量服从二点分布的参数.参数指什么

不是A就是B就是两点分布.假设A的概率是P,B的概率就是1-P.这个P就是参数.确定了P就确定了一个两点分布,这就是参数.

matlab 拉普拉斯 拟合 实验得到的一组数据已知是服从拉普拉斯分布的,但是不知道均值和方差,通过仿真

均值和方差属于统计参数,其求法为估计理论而非拟合,拟合者,求方程也.再问:谢谢您的回答,请问该怎么做呢?再答:最简单的是矩估计法首先算出X',算出方差S^2对拉普拉斯分布EX=X'=μ,Var(X)=

概率统计:已知随机变量X服从自由度为3的t分布,则X的平方服从什么分布?

楼上真是扯淡啊.明显是F分布,而且是F(1,3).关于F分布你百度百科查一下就知道了.而t分布的话,比如自由度是3,他的分子是正态分布,分母是根号下的Y除以自由度3,其中Y是服从卡方分布的随机变量.所

设随机变量X服从自由度为k的t分布,证明随机变量Y=X^2服从自由度为(1,k)的F的分布

因为X~t(k),由定义可令X=A/根号下B/k,其中A~N(0,1),X^2(k)分布Y=X^2=A^2/(B/k),因为A~N(0,1),所以A^2~X^2(k)Y=(A^2/1)/(B/K),则

设随机变量X服从指数分布,求随机变量Y=min(X,2)的分布函数

可以利用Y与X的关系如图求出分布函数.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.再问:再问:能不能帮我在做一下50题再答:这个我不会。前面的问题已经解决,请采纳!

服从拉普拉斯分布的随机变量X的概率密度为f(x)=ke^-|x|,求常数k及分布函数F(x)

f(x)=ke^-|x|相当于正负半轴上的两个对称的指数分布,所以k=1/2xx)(1/2)e^xdx=e^x/2x>0,F(x)=∫(-∞-->x)(1/2)e^xdx=∫(-∞-->0)(1/2)

假设随机变量X服从指数分布,则随机变量Y=min{X,2}的分布函数(  )

Y的分布函数是:F(y)=P(Y≤y)=P(min(X,2)≤y)=1-P(min(X,2)>y)=1-P(X>y,2>y)考虑y<2和y≥2两种情况当y<2时,FY(y)=1-P(X>y)=PX≤y

服从拉普拉斯分布的随机变量ξ的概率密度φ(x)=Ae^f(x)=ke^-|x|求系数A,

就是说在正半轴φ(x)=ke^(-x)(x>0)在负半轴φ(x)=ke^x(x<0),它们都是指数函数,且关于y轴对称.求A可对函数求积分,由于对称性,两边积分应该相等,而和是1,所以一边