随机变量X和Y分别服从参数为的泊松分布,求z=x y

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 23:19:37
随机变量X和Y分别服从参数为的泊松分布,求z=x y
设两个随机变量X和Y相互独立且分别服从参数为a1,a2的泊松分布,则X+Y服从参数为什么的泊松分布?

X+Y服从参数为(a1+a2)的泊松分布,因为泊松分布具有可加性,证明见参考资料

已知随机变量x和y相互独立且均服从参数λ=2的指数分布,问,随机变量...

x和y相互独立且均服从参数λ=2的指数分布--->F(x,y)=F(x)*F(y)=(1-e^(-2x))(1-e^(-2y))=1-e^(-2x)-e^(-2y)+e^(-2x-2y)

假设随机变量X服从参数为2的指数分布,证明:随机变量Y=1-e^(-2X)在区间(0,1)上服从均匀分布.

事实上,任意随机变量的分布函数(CDF)均服从(0,1)上均匀分布. 补充.Y就是X的累积分布函数,累积分布函数的取值范围只能是(0,1).

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为3的泊松分布,证明X+Y仍服从泊松分布,参数为6

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

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为3的泊松分布,证明X+Y服从泊松分布,参数为6

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[

设随机变量X=e^y服从参数为e的指数分布.求随机变量Y的概率密度函数

先令Y=lnXF(y)=P{Y≤y}=P{lnX≤y}=P{X≤e^y}=Fx(e^y)=1-e^(-e^(y+1))此为Y的分布函数f(y)=F`(y)=e^(y+1-e^(y+1))你确定参数是e

随机变量X服从参数为2的指数分布,随机变量Y服从参数为4的指数分布,求E(2X^2+3Y)=多少?

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

设随机变量X服从参数为2的指数分布,证明Y=e^-2X服从U(0,1)

解法的要点如下图,先找出分布函数的关系.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!

设随机变量x服从参数为(2,P)的二项分布,Y服从参数为(4,P)的二项分布

因为随机变量服从X~(2,P)则,P(ξ≥1)=1-=a(a你没给出),可以求出p;那么,P(η≥1)=1-

设随机变量x服从参数为2的指数函数,y服从参数为4的指数分布则E(2x 3y)等于多少

指数分布的期望为参数的倒数,所以EX=1/2,EY=1/4故E(2X)=1,E(3Y)=3/4

设随机变量x服从参数为2的指数分布,随机变量Y=X^2,F(x,y)为(X,Y)的分布函数,求F(3,4).

这个题目没错F(3,4)=P{X≤3,Y≤4}=P{X≤3,X^2≤4}=P{-2≤X≤2}直接求结果,不要先求分布函数,那样很麻烦的

设随机变量X,Y独立,且均服从参数为λ的指数分布,求:X/(X+Y)的分布

设u=x+y,v=x/(x+y),算u,v的联合分布之后再求边际分布.

设X和Y为独立随机变量,同服从参数为p的几何分布,计算已知X+Y 的条件下,X的条件概率.

P(X=x|X+Y=z)=P(X=x,Y=z-x)/P(X+Y=z)=(1-p)^(x-1)p(1-p)^(z-x-1)p/P(X+Y=z)再问:没有错,但是没有写完啊……P(X+Y=z)=?(考虑卷

随机变量X,Y相互独立,分别服从参数为a,b的泊松分布,证明X+Y服从参数为a+b的泊松分布.

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

X,Y是相互独立的随机变量,都服从参数为n,p的二项分布 求证:Z=X+Y服从参数为2n,p的二项分布

由于X,Y都服从参数为n,p的二项分布,P(X=i)=C(n,i)p^i(1-p)^(n-i),P(Y=i)=C(n,i)p^i(1-p)^(n-i).设Z=X+Y,由于X,Y是相互独立,因此P(Z=

设随机变量X与Y相互独立且分别服从参数λ=2和λ=1的指数分布 求P{X+Y≤1}

求出XY联合概率密度以后,在坐标轴XY上画出Y=-X-1的线,再根据X和Y的取值范围ie,即X>0,Y>0,把联合概率密度在围成的三角形内进行2重积分,即可算出最后答案,

设随机变量X服从参数为(2,p)的二项分布,随机变量Y服从参数为(3,p)的二项分布,若P{X≥1}=59,

/>因为X服从参数为(2,p)的二项分布,且P{X≥1}=59,所以:P{X=0}=1-P{X≥1}=49,即:C02P0(1-P)2=(1-P)2=49,求解得:P=13,因为Y服从参数为(3,p)