求指数分布的依概率收敛-搜答案-拍题作业网

直接套公式啊

分布函数F（X）=1-E^（-1000X）概率密度F（x）的1000E^（-1000X的）,x>0时F（x）的=2000E^（-2000X）,x>0时函数f（x）F（X）=1-E^（-1000X）,x

依概率1收敛,就是说当n趋向于无穷,Xn取a的概率接近于1.是另一种Xn无限接近与a的方式.大数定理和中心极限定理是后面估计和假设实验的理论依据.从后面的理论你可以更好的体会这个依概率收敛.我如果取样

用定义,考虑退化分布,很容易证.

先求单个灯泡工作1000小时后仍可使用的概率对于指数分布期望EX=1/λ=5000于是其分布参数λ=1/5000=0.0002概率密度f(x)=λe^(-λx)x>0分布函数为F(X)=∫λe^(-λ

密度函数积分之后,上下限分别是(x,0).[-e^(-ax)]x,0=1-e^-ax.翻翻书看看分布函数的定义.分布函数微分一步就能到fx,但fx要积分之后取上下限(x,-无穷)才能得到分布函数.

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

有卷积公式啊,fz（z）=[fx（Z-Y）fy（y）dy其中[表示积分号,积分区域是整个定义域对于这个题,代入上式fz（z）=[1*e的-y次方dy积分区域是0到1,积分出来等于1,在其他范围内是0,

这里得假设两个正态总体是独立.显然X1Y1,X2Y2,...,XnYn是独立同分布的.(服从什么分布我们不管,大数定律中也没有要求)而E(XiYi)=E(Xi)E(Yi)=0,于是由大数定律可得(1/

CDF曲线在matlab库里面有,直接调用就ok了

由题目可知P{tt}=λΔt+o(Δt)P{tt}=[P（Z≤t+Δt）-P（Z≤t）]/[1-P（Z≤t）]=[F(t+Δt)-F(t)]/[1-F(t)]=ΔFt/[1-F(t)]=λΔt+o(Δ

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X的分布函数：F_X(x)={1-e^-λx,x>0{0,x

指数分布的作用主要在于用来作为各种“寿命”的分布的近似.概率密度函数的值大于1是一个很正常的现象,只要这个密度函数在整个定义域上的积分唯一就可以了,我想你是把密度函数和分布函数混淆了.还有什么问题你可

由指数的密度函数：f（x）=ae∧（-ax）,（x＞0）.事件2a≥X≥0,则P(2a≥X≥0)=∫ae∧（-ax）dx,积分区间为（0,2a）.解得：P=1-e∧（-2a²）.

随机变量本质上是一个实值函数,所以它的收敛应该和函数列的收敛去比较.

x再问：跟[X]（X取整）没有关系吗？你的解答没有体现取整再答：x

式子不好写,概率密度函数=对概率累积函数求导,反过来,累积分布函数=将概率密度函数在定义域上进行积分就可以得到.这个积分很简单,但输入就麻烦了,因此只提供思路.λF(x;λ)=∫(0,到x)f(x;λ

依概率收敛是对于随机变量来说的.一个随机变量序列（Xn）n>=1依概率收敛到某一个随机变量X,指的是Xn和X之间存在一定差距的可能性将会随着n的增大而趋向于零.而函数收敛是对于函数来说的.是对于任意的

并不是因为X一定比1大,而是因为y≥1,这时P{max{X,1}≤y}=P{X≤y且1≤y}=P{X≤y}.再问：就是说你把1包含在X的情况里了？再答：呃……我不明白你的意思--就是说因为1是一定不比