x服从泊松分布,求1 x 1的数学期望
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/30 19:26:41
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;
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^
由于相互独立,EXY=EX*EY=1*2=2泊松分布的期望等于纳姆达=1二项分布的期望等于np=4*0.5=2
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X服从泊松分布,参数为λ,那么EX=λ,DX=λ,所以E[X(X-1)]=E(X^2)-EX=DX+(EX)^2-EX=λ+λ^2-λ=λ^2.也可以直接根据定义E[X(X-1)]=sum(n(n-
如果泊松参数为a,答案为(1-e^-a)/a,不保证算对,总之你把表达式展开应该能发现它和某个泰勒公式很相近
很简单啊.特征函数E(exp(itx)),其中x服从泊松分布,于是(我中间都是乘起来的,没写乘号而已)E(exp(itx))=sum(k从0到无穷)exp(itk)exp(-lambda)lambda
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→
x的平均值这个打不出来啊,大概思想是求出似然函数,就是n个泊松概率函数求积,然后取对数,就是ln(n个泊松概率函数求积),之后对λ求导,让得出来的式子等于零.再问:过程!!结果我知道
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
X.Y参数为1的柏松分布,则其母函数为Ψ(s)=e^(s-1)X.Y相互独立,X+Y母函数为Ψ(s,s)=Ψ(s)*Ψ(s)=e^(2(s-1))X+Y服从参数为2的泊松分布.再问:能再详细点吗。再答
概率论我已经忘光光了……
求证什么?看不懂你的意思 你把题目打清楚点,我看看 就算这个统计量的方差是否是λ这里有
依题意,X1、X2均服从标准正态分布(X1+X2)/√2服从N(0,1)相当于只有1个标准正态分布的平方,所以自由度为1的卡方分布
不太懂联合概率分布的意思可能和我们教材不一样吧我只会求X2的方差为4.不好意思.没有期望怎么能求出F(X)的概率分布呢?
lambda
N(0,σ^2)E(X1+X2)=EX1+EX2=0D(X1+X2)=DX1+DX2=2σ^2X1+X2~N(0,2σ^2)同理:X1-X2~N(0,2σ^2)所以1/√2σ(X1+X2)~N(0,1
这个表明,随机变量X服从泊松分布,求X的函数x^2的期望.用随机变量函数的期望公式求解即可.解答见下图:
P(X=1)=pP(X=0)=1-p所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a)a=0或1p未知,p∈[0,1]样本为X1……XN所以似然函数是L(x1,x2……xn;p)=(p^x