泊松分布的P(x=0)的最大似然估计量-搜答案-拍题作业网

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^

再答：

已知随机变量X,Y服从同一分布,且X的分布律为P(X=-1)=1/4,P(X=0)=1/2,P(X=0)=1/4.若P{丨X丨=丨Y丨}=0,求（X,Y）联合分布律.答：P(-1,-1)=0,P(-1

引用回答者：aquex-经理五级4-1823:12P(X=K)=lamda^k/k!*e^(-lamda)那么e^(-lamda)是定值P(X=K+1)/P(X=K)=lamda/K+1只要看这个比不

指数分布

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

P(X=K)=lamda^k/k!*e^(-lamda)那么e^(-lamda)是定值P(X=K+1)/P(X=K)=lamda/K+1只要看这个比不比1大咯可以知道最大的P(X=K)在K=[lamd

你是不明白分母的那个k!0!的值在数学上通常是约定为1的,因此代入公式后的答案是P{X=0}=e^-3.

设随机变量X的分布律为X-2-1012P1/51/61/51/1511/30于是,Y=X^2的分布律为X^2014P1/57/3017/30Y的分布函数为F(y)=P{Y

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

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

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

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

P(X=2)=[9e^(-3)]/2

楼上的答案似乎不对P(X>1)=1-P(X=1)-P(X=0)=1-e^(-1)-e^(-1)-=1-2/e=0.26424

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(

P(X=k)=(λ^k/k!)*e^(-λ)E(X)=λP(X=1)=(λ^1/1!)*e^(-λ)=λ*e^(-λ)P(X=2)=(λ^2/2!)*e^(-λ)=0.5λ^2*e^(-λ)λ*e^(

E(x)＝p

两道求助都收到了,需要点时间,有些东西我也忘了.稍等,计算中再问：谢谢哈，麻烦你了，介意我再加一道题么↖(^ω^)↗再答：一道的话，可以吧。。6点以后有点事情这道题思路出来了，先写Y=g(x)=e^(