设随机变量服从泊松分布,若E(X^2=6),则P(X>1)=-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-1）（X-2）]=E[X^2-3X+2]=EX^2-3EX+2EX=λDX=λEX^2=DX+(EX)^2=λ+λ^2即λ^2-2λ+2=1得λ=1

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→

因为X服从泊松分布,所以DX=EX=5,则D(X–1)=DX=5

首先E(X-1)(X-2)=E(X^2-3X+2)=1.因为DX=EX=Y.解出来Y=1.带入到泊松分布中,因为泊松分布是从0开始到正无穷.所以P{X>=1}=1-e

泊松分布P(λ)中只有一个参数λ,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差现在X是服从参数为2的泊松分布,所以E(X)=D(X)=2

λ=2由泊松分布密度函数可知：P{X=1}=e^(-λ)*λ=2/e²,可得λ=2.

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

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^

因为$X\simP(2)$,所以,$\E{X}=2$,$\Var{X}=2$.所以$\E{X^2}=\Var{X}+\E{X}^2=2+2^2=6$,建议好好看看书上的随机变量数字特征这一章,因为$\

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：

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

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

limn->无穷Σ(x=0~n)e^-λ(λ^x/x!(x+1))=[(e^-λ)/λ]{Σ(x=0~n)λ^(x+1)/(x+1)!}={(e^-λ)/λ}(e^λ-1)={1-e^(-λ)}/λ