泊松分布期望值与均差的证明

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[

利用随机变量加法的计算公式如图证明泊松分布的再生性.再问：再问：最后那有问题呀再答：你记错了，我写的才是正确的。再问：OK了，谢谢

提示：二项分布的密度函数当N趋向无穷时等于泊松分布的密度函数.当中有些假设,一般概率论的书上有.我在网上找到下面一个文章,给你参考.

二项分布和Poisson分布均是常见的离散型分布,在分类资料的统计推断中有非常广泛的应用.　　一、二项分布的概念及应用条件　　1.二项分布的概念:　　如某实验中小白鼠染毒后死亡概率P为0.8,则生存概

(1)、随机变量X的分布律为X123Pk1/61/31/2故可以知道Y=2X+1可以取3,5,7,其对应的概率不变故Y=2X+1的分布律为：Y357P1/61/31/2(2)、由Y的分布律易求得Y的数

分部积分啊积分P(X>t)dt=P(x>t)t-积分tdP(X>t)=积分tf(t)dt注意P(x>t)t在0和正无穷的极限都是0,所以分部后第一项是0.另外dP(X>t)=-f(t)dt,其中f是密

期望值公式离散分布时是你上面的公式,随机分布的期望当然是这个公式

E(X)=2E(3X-2)=E(3X)-E(2)=3E(X)-E(2)=3*2-2=4

令T=X+Y+Z,先求x+y+z再问：泊松分布是离散型.再答：再问：能说下从第一个P(T)到第二个P(T)怎么来的吗?而且下面的式子是怎么算的啊?再答：

答案见图中

错在第二步,变成求导那步,（1-p）的n次方求导为-n（1-p）的（n-1）次方,所以后面和答案差个负号

对于对称分布,其期望值一定的密度函数的对称轴,因此小于期望值与大于期望值的概率相等,都是50%.

t分布:t(n)mu=0,sigma^2=n/(n-2)(n>2)x平方分布X^2(n)mu=n,sigma^2=2nF分布F(m,n),mu=n/(n-2),sigma^2=2n^2(n+m-2)/

数学期望反映的是随机变量最大概率的那个值,跟平均值还是有差别的.如果这n个随机变量的值相同,那此时期望才和平均值相同,期望对随机变量的出现概率做了加权,而算术平均值则认为每个变量的权重都是1,即是相同

这个题用作图法比较直观一点a在x轴b在y轴上（a,b）所在的区域是个矩形,作直线y-x=5,y-x=-5,直线和间的矩形区域的面积比上矩形的面积就是|b-a|

证明,因为F(x)=P(Xx)f(y)dy所以1-F(x)=∫(x->+∞)f(y)dy然后把这两个关系带入第二个公式,E(X)=∫(0->∞)[∫(x->+∞)f(y)dy]dx-∫(-∞->0)[

π(λ)P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k!π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+YP{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=i}*P{Y=k-i}=∑(i=0,...k)[λ

泊松分布：P{X=k}=λ^k·exp(-λ)/k!(k=0,1,2,...λ>0)E(X)=∑kP{X=k}=∑λ^k·exp(-λ)/(k-1)!(k从1到+无穷)由泰勒展式有exp(λ)=∑λ^

一件不确定的事件有确定的所有结果,把第一种的结果值记为s1,它发生的概率记为p1,第二种结果值记为s2,它发生的概率为p2,...第n种结果值记为sn,它发生的概率记为pn...那么期望值Ex=s1*