如何证明X Y服从泊松分布

你是不是那个变量的格式不对呀,去左下角点那个变量视图,把那个变量的类型改成数值才可以的,可能是你excel复制过来的时候出错了.还有后面的度量标准要弄成度量S（就是有尺子的那个）

X~π(a)Y~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

若是没有记错的话,虽然卷积公式在连续型随机变量中提出来,但是有说过对于离散型随机变量也可使用,把那个积分改成求和就行了再问：能具体为我证明此题吗？谢谢再答：不知道公式怎么打，只能简要说一说：因为X、Y

请看看我在那里的答案吧,有问题请提出来

由于相互独立,EXY=EX*EY=1*2=2泊松分布的期望等于纳姆达=1二项分布的期望等于np=4*0.5=2

由X服从参数为λ的泊松分布得:EX=λ,DX=λP{0

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[

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.

相互独立且服从参数为λ1,λ2的泊松分布

设X服从泊松分布,参数为λ,那么EX=λ,DX=λ,所以E[X(X-1)]=E(X^2)-EX=DX+(EX)^2-EX=λ＋λ^2－λ=λ^2.也可以直接根据定义E[X(X-1)]=sum(n(n-

1488461499121291176710121411121311911181081110510681381298151210106139714876628111081581197759101078

正态分布平均值1035.2,置信区间(1033.2,1037.3)方差595.5501,置信区间(594.6990,597.6117)用MATLAB画出分布直方图,估计为正态分布；求法：设上述数据为向

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：

y=poissrnd(lambda,m,n);%生成参数为lambda的m行n列的服从泼松分布的随机数max_value=max(y(:))%求得最大值

大空间、小概率再问：能具体点吗？再答：举个例子来说吧，一个城市有一个汽车站，假设这个城市的人口是N，每个人去汽车站的概率是相同的，均为p，显然N很大而p很小，N和p的乘积就是λ。那么，汽车站台的候客人

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

Eξ=1/p,Dξ=(1-p)/p^2Dξ=E(ξ^2)-(Eξ)^2E(ξ^2)=p+2^2*qp+3^2*q^2*p+……+k^2*q^(k-1)*p+……=p(1+2^2*q+3^2*q^2+…

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

X~N(1,2）则E(X)=1,Y服从参数为3的泊松分布,则E（Y）=3；E(Y^2)=3^2+3=12;E(X^2)=1;D（xy）=E[（xy）^2]-E^2（xy)=E(x^2y^2)-E^2(