设随机变量X服从参数为入的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},则E(X)=-搜答案-拍题作业网

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；

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[

再问：求详解过程再答：

E(X^2)=E(X^2-X+X)=E[X(X-1)+X]=E[X(X-1)]+E(X)=∑(k=0→∞)k(k-1)T^ke^(-T)/k!+∑(k=0→∞)kT^ke^(-T)/k!=∑(k=2→

参数为1,就是λ为1

因为随机变量服从X～（2,P）则,P（ξ≥1）＝1-=a（a你没给出）,可以求出p；那么,P（η≥1）=1-

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

X~π（2）E（x）=2D(X)=2D（X）=E(X^2)-[E(X)]^22=E（X^2）-4E（X^2）=6

Y=X^2>0PY(y)={0,y0时,FY(y)=P(-y^(1/2)

P（1）,所以E（X）=1,D（X）=1,又因D（X）=E(X²)-E²（X）,所以E(X²)=D（X）+E²（X）=2

泊松分布的期望和方差均为λ（就是参数）.所以E（Y）=2*E（X）-2=2E（Y）=2

由泊松分布知道E(x)=D(x=)λ,则可知E[(x-2)（X-3）]=E(x^2-5x+6)=E(x^2)-5E(x)+6=D(x)+(E(x))^2-5E(x)+6=λ+λ^2-5λ+6=2即λ^

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

参数为2的泊松分布,其期望就等于参数2即,E(X)=2∴ E(2X)=2E(X)=4……【期望的性质E(CX)=CE(X)】再问：

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

泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4PS：泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)

D(2X-3Y)=4*D(X)+9*D(Y)D(X)=n*p*q=100*0.2*0.8=16D(Y)=λ=3所求为64+27=91

E（（X-1）（X-2））=E（X2）-3E（X）+2=1E(X)＝∝K＝0KλKK!e−λ＝λE（X2）=λ2+λλ2+λ-3λ+2=1则λ=1D（X）=λ=1