x~b(5,p)泊松分布,且p{x=1}=p{x=2},则p{x>=1}=-搜答案-大师作文网

泊松分布P{X=k}=(λ^k)·e^(-λ)/k!P{X=1}=λ·e^(-λ)P{X=2}=λ²·e^(-λ)/2因为P{X=1}=P{X=2}所以λ·e^(-λ)=λ²·e^

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X和Y都是离散型分布　　先看X的概率分布：　　X01　　p0.40.6　　再看Y的概率分布：　　Y012　　p0.250.50.25　　又因为X与Y相互独立,所以（X,Y）的联合概率分布为：　　X\Y

因P{X大于=10}=P10+P11+P12+.P{X大于=11}=P11+P12+.故P{X大于=10}-P{X大于=11}=(P10+P11+P12+.)-(P11+P12+.)=P10

p=｛x=1｝=p｛x=2｝c^1/1!*e^(-c)=c^2/2!*e^(-c)2c=c^2c=2EX=-DX=2

P(X=Y)=P(X=0)P(Y=0)+P(X=1)P(Y=1)=1/9+4/9=5/9如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,再问：为什么这么算啊？再答：根据独立性。书上讲更全面一些，建议您看书。

p(x=0)=0.4=e^(-λ)λ=-ln0.4p(x=1)=-0.4ln0.4p(x=2)=0.4ln²0.4p(x>2)=1-P(x=0)-P(x=1)-P(x=2)=1-0.4(ln

首先E(X-1)(X-2)=E(X^2-3X+2)=1.因为DX=EX=Y.解出来Y=1.带入到泊松分布中,因为泊松分布是从0开始到正无穷.所以P{X>=1}=1-e

F(x)=λ^ke^(-λ)/k!由P{X=0}=1/2得e^(-λ)=1/2λ=ln2则F(x)=(ln2)^k/2(k!)P{X>1}=1-P{X

有什么不明白我们可以再交流.再问：k��0��ʽ�Ӳ��0��再答：0!=1,12^(0)=1

P{X=1}=λ*e^(-λ)P{X=2}=0.5*(λ^2)*e^(-λ)所以λ*e^(-λ)=0.5*(λ^2)*e^(-λ)整理λ=0或λ=2λ≠0,所以λ=2P{X=0}=e^(-2)P{X=

P(X>=1)=5/9=1-P(X=0)=1-（1-p）^2,所以p=1/3,所以P(Y>=1)=1-（1-p）^3=19/27

P{X=1}=P{X=2},λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2λ=λ^2/2λ=2P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3

由已知有P(X=1)=1-P(Y

因P{X大于=10}=P10+P11+P12+.P{X大于=11}=P11+P12+.故P{X大于=10}-P{X大于=11}=(P10+P11+P12+.)-(P11+P12+.)=P10

λ=2由泊松分布密度函数可知：P{X=1}=e^(-λ)*λ=2/e²,可得λ=2.

有些符号不会打.但有这样的结论：泊松分布的数学期望与方差相等,都等于参数λ.因为泊松分布只含有一个参数,只要知道它的数学期望或者方差就能完全确定它的分布

随机变量X服从泊松分布，且P（X=1）=P（X=2），所以：P(X＝i)＝e−λλii!即：e−λλ＝e−λλ22!得：λ=2P（X=4）=23e−2

随机变量X服从参数为λ的泊松分布P{X=k}=e^(-λ)*λ^k/k!P{X=1}=e^(-λ)*λ^1/1!P{X=2}=e^(-λ)*λ^2/2!若P{X=1}=P{X=2}λ=2E(x)=D(

(a-5)/2=1.29a-5=2.58a=7.58-