设随机变量x服从参数为a的泊松分布,求E(X 1)^-1
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/17 12:28:34
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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;
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[
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→
参数为1,就是λ为1
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-
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}=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
X~π(2)E(x)=2D(X)=2D(X)=E(X^2)-[E(X)]^22=E(X^2)-4E(X^2)=6
P(1),所以E(X)=1,D(X)=1,又因D(X)=E(X²)-E²(X),所以E(X²)=D(X)+E²(X)=2
泊松分布的期望和方差均为λ(就是参数).所以E(Y)=2*E(X)-2=2E(Y)=2
由于随机变量X服从参数为1的泊松分布,所以:E(X)=D(X)=1又因为:DX=EX2-(EX)2,所以:EX2=2,X 服从参数为1的泊松分布,所以:P{X=2}=12e−1,故答案为:1
参数为2的泊松分布,其期望就等于参数2即,E(X)=2∴ E(2X)=2E(X)=4……【期望的性质E(CX)=CE(X)】再问:
P(X=2)=[9e^(-3)]/2
泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4PS:泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)
D(2X-3Y)=4*D(X)+9*D(Y)D(X)=n*p*q=100*0.2*0.8=16D(Y)=λ=3所求为64+27=91
E((X-1)(X-2))=E(X2)-3E(X)+2=1E(X)=∝K=0KλKK!e−λ=λE(X2)=λ2+λλ2+λ-3λ+2=1则λ=1D(X)=λ=1
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