作业帮泊松分布的X的平方的期望
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/18 13:10:32
P{X=k}=e^(-a)a^(k)/k!1=sum_{k=0->正无穷}P{X=k}=sum_{k=0->正无穷}e^(-a)a^(k)/k!E{1/(X+1)}=sum_{k=0->正无穷}e^(
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；
1=Sum(k=0->无穷大)C/k!=C*Sum(k=0->无穷大)[1/k!]=C*e,C=1/e.E[x^2]=C*Sum(k=0->无穷大)k^2/k!=C*Sum(k=1->无穷大)k^2/
X在（0,4）均匀分布.期望为2.
B（n,p),EX=np,DX=np(1-p)∵E【X²】=DX+（EX）²所以E【X²】=np(1-np)+(np)²再问：连续和离散随机变量都符合这个E【X
直接背啊E(X)=D(X)选D再问：为什么？再答：你看数学期望那一章，直接给出来了
由E[(X-2)(X-3)]=E(x^2-5x+6)=E(x^2)+E(-5x+6)由泊松分布的数学期望公式得E(-5x+6)=-5E(x)+6=-5入+6E(x^2)=入^2+入则E[(X-2)(X
二项分布b(n,p)期望np方差np(1-p)几何分布G（p）期望1/p方差（1-p）/(pXp)
再问：能不能解释下呢，谢谢！再答：
有一个公式,E(1/(x+1))等于1/(x+1乘以泊松分布的密度函数从0到正无穷的求和,应该能解出来再问：不知道你说的什么公式--再答：参照概率论与数理统计书上泊松分布的期望的推导过程，将i换成1/
poisson(a),即V满足λ=a的泊松分布,P(X=k)=λ^k*e^(-λ)/k!泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数.
lambda
由定义得：E(ξ)=∑KP(ξ=k)=∑K(k-1)(1-θ)^(k-2)θ^2利用等式：K(k-1)(1-θ)^(k-2)=[(1-θ)^(k)]''因此有：E(ξ)=θ^2∑[(1-θ)^(k)]
是E(X^2)=∫(ax)^2*f(x)dx吧具体公式是E（g（x））=∫g（x)*f(x)dx这里把g（x）看成x的一个函数,x的密度是不会改变的,而每个x的值对应一个g（x）值所以f（x）也是g（
瑞利分布的概率密度为：p(x)=2x/b*e^(-x^2/b)(积分限为0到+∞）E=∫xp(x)dx=2/b*∫x^2*e(-x^2/b)dx=-∫xd(e(-x^2/b))=-xe(-x^2/b)
常见的有正态分布,二项分布,指数分布,均匀分布正态分布N~（a,b)EX=aDX=b二项分布B~（n,p)EX=npDX=np(1-p)指数分布λEX=λ分之一DX=λ^2分之一均匀分布在（a,b)之
E=np即二项分布的期望等于试验次数乘以每次试验中事件发生的概率
为那个常数拉母它