设X1.X2.是独立同分布的随机变量序列,下列哪种情况下不服从切比雪夫大数定律

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/01 11:00:56
大学 概率论 X1,X2...Xn是独立同分布U(0,θ)随机变量.Yn 是X1,X2...Xn中的最大值者,即 Yn=

哎,都是最基本的题,写出来你参考一下,希望对你有所帮助吧:(很多式子,在下面的图片里)

设随机变量X1,X2,X3,X4相互独立,且具有相同的分布,数学期望为0,方差为B^2,令 X=X1+X2+X3,

E(X)=E(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=0,同理E(Y)=0E(XY)=E(X2^2)+E(X3^2)=2B^2Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)*E(Y)=2B^2

设随机变量X1,X2,X3相互独立,其中X1~b(5,0.2),X2~,X)4,0(N3服从参数为3的泊松分布.

随机变量X1,X2,X3相互独立故D(Y)=D(X1-2X2+3X3)=D(X1)+D(2X2)+D(3X3)=D(X1)+4D(X2)+9D(X3)X1~b(5,0.2),二项分布所以D(X1)=5

设X1,X2,…,Xn,…为独立同分布的随机变量序列,若( )时,则{Xi}服从契比雪夫大数定律.

选A要满足切比雪夫大数定律,必须要求Xi的方差存在(一致有界)当然,D(Xi)存在蕴含了E(Xi)存在简单一点的方法就是排除对B选项,E(Xi)=∑{k=1,∞}k/[k*(k+1)]=∑{k=1,∞

设随机变量X1,X2,.Xn,...是独立同分布,其分布函数为F(X)=a+(1/π)*arctan(x/b),b≠0,

B绝对值号的意义:保证所求的概率不会出现负数的尴尬情况

概率中心极限定理,如果X1 X2 X3 .Xn是独立同分布的随机变量且具有相

这是三个变量,不是有固定值的数字三个全部服从相同的概率分布举个例子1~10随机抽取个数字X1你其实并不知道X1到底是多少X1服从分布就是以10%的概率取到1~10任何一个数X2如果说和X1的分布相同,

概率论问题求教设三个连续型随机变量X1,X2,X3互相独立同分布,则P(x1

1/6吧,三个连续随机变量相等的情况忽略为0,所以x1,x2,x3从小到大排就是3的全排列之1非要证明的话只能用条件概率一步步展开了

随机变量X1 X2 ...Xn 独立同分布 同分布是不是说这些变量的方差 期望都相等?

独立同分布是说随机变量之间相互独立,而且分布函数相同.既然分布函数相同,因此只要期望,方差是有限值,就必然是一样的.

设随机变量X1,X2,---,Xn独立同分布且具有相同的分布密度,证明:P{Xn>max(X1,X2,...,Xn-1)

设X1...Xn的概率密度函数是fX(x),概率分布函数是FX(x)设随机变量Y=max(X1,...,Xn-1)先求Y的概率分布函数FY(y):FY(y)=P{Y

设X1,X2……Xn是相互独立的随机变量序列且他们服从参数λ的泊松分布,则由中心极限定理知

用定义做就行lim(n->∞)P{[∑(1,n)Xi-n*E(Xi)]/[√n*√D(Xi)]≤x}=Φ(x)因为Xi~P(λ),所以E(Xi)=D(Xi)=λ,代到上式lim(n->∞)P{[∑(1

设X1,X2...Xn 独立同分布的随机变量,证明X=(1/n)* ∑Xi 和∑(Xi-X)^2 相互独立.

记Y=∑(Xi-X)².X,Y一般不是相互独立的.例如n=3,X1,X2,X3都服从-1,1两点均匀分布.可以算得P(X=1)=(1/2)³=1/8.P(Y=0)=3·(1/2)&

设随机变量X1,X2...Xn相互独立同分布,服从B(1,p),则E(Xk∑Xi)=?其中Xk为X1,X2...Xn中的

注意到相同下标的X不独立,不相同下标的X相互独立,则该题就解决了

设X1,X2...为独立同分布随机变量序列,Xn的分布列为P(Xn=0)=P(Xn=2)=0.5,n>=1 .随机变量X

E(Xn)=0×0.5+2×0.5=1E(X)=∑(1~n)E(Xi)/(3^i)=∑(1~n)1/(3^i)∑(1~n)1/(3^i)是一个等比数列,公比1/3,用等比求和公式得E(X)=1/2D(

设X1,X2...Xn是独立同分布的正值随机变量.证明E[(X1+...+Xk)/(X1+...Xn)]=k/n,k≤n

因为(Xi/(X1+X2+……+Xn))的绝对值小于等于1,所以它的期望存在.由对称性,E[(X1)/(X1+...Xn)]=E[(X2)/(X1+...Xn)]=...E[(Xi)/(X1+...X