超越概率的导数是概率密度
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 06:48:13
嗯嗯,是的,我特意证明过的……
当然是啊
函数相对于白变量变化的快慢程度,通常叫做函数的变化率导数是在研究变化率问题中产生的概念.因此,我们先讨论变化率问题,从而引出导数概念.一、变化率问题举例2.运动物体的瞬时速度速度这个概念是我们经常遇到
1)E(X)=∫(0~1)∫(-x~x)xdydx=∫(0~1)2x²dx=2/3因为是均匀分布且密度函数关於x轴对称E(Y)=0E(XY)=∫(0~1)∫(-x~x)xydydx=∫(0~
X的边缘密度函数fX(x)=积分(负无穷,正无穷)f(x,y)dy=积分(负无穷,正无穷)1/6dy=积分(0,2)1/6dy=1/3Y的边缘密度函数fY(y)=积分(负无穷,正无穷)f(x,y)dx
打个很简单的比方:现在在一个盒子里面有1-10000这样的数字,你随便在里面拿出一个数字,出现个位数的概率是9/10000,出现两位数的概率是9/1000,出现三位数的概率是90/1000出现四位数的
你是说均匀分布吧?不一定的如:f(x)=1/2e^xx再问:x
本质没区别,边缘只是因为它处于二元环境下
概率密度是概率对空间的微分,概率密度分布就是它的空间分布.
我不确定历史中是否真是这么来得但泊松大数定理肯定是可以推出正态分布密度函数的当n趋于无穷大时泊松分布密度函数的极限就是正态密度函数(证明可以参考隶莫夫-拉普拉斯定理的证明)
∫(0-->1)(Ax+1/2)dx=1,A=1F(x)=∫(0-->x)(x+1/2)dx=x^2/2+x/2P(│x│1/2)(x+1/2)dx=(1/2)(1/2-(-1/2))=1/2
首先看是否满足基本性质,即密度函数在正负无穷区间内积分为1其次一般来说连续型随机变量的密度函数是连续的,因为导数连续时原函数连续另外,这个函数应该能保证分布函数的右连续
密度函数在分段点不一定连续,你只要看一下[a,b]区间上的均匀分布,概率密度在这个区间内取值是1/(b-a),在其它地方取值是0.在a与b两个分段点都是不连续的
设F(x)是随机变量X的分布函数,若存在一个非负的函数f(x),对任何实数x,有F(x)=[xf(t)dt.[-无穷则称X为连续型随机变量,同时称f(x)为X的概率密度函数,简称概率密度.
这题的意思是,已知随机变量X满足均匀分布,f(x)=c,求c相当于是运用概率密度函数的性质,对f(x)从负无穷到正无穷的积分为1,而此题恰为均匀分布,则此概率恰为此长方形的面积即2C=1即c=0.5,
B图中F改为小写
∫(上面是2下面是0)(Ax+1)dx=[0.5Ax^2+x](上面是2下面是0)=(0.5A*4+2)-0=2A+2让t=-x^2所以x=√(-t)=>dx/dt=-1/[2√(-t)]=>dx=-
这个题目我今天晚上上自习的时候恰好做到,想了半个钟头,到寝室才想明白是怎么回事.Φ'(x)=φ(x),你直接对左式求导后得出-4/a^2*φ'(2√y/a),又由于φ(x)=1/√2π*e^-x^2/
概率密度函数的分布和为1,所以函数a/x^2在[10,+∞)里积分为1.即(-a/∞)-(-a/10)=1得到a=10.
若知道联合概率密度,就只需要对除了该变量以外的其他变量做积分就可以了