函数exprnd( ) 功能:生成服从指数分布的随机数 语法:R=exprnd(MU) R=exprnd(MU,m) R=exprnd(MU,m,n) 说明: R=exprnd(MU) 生成服从参数为MU的指数分布的随机数。输入MU与输出 R的形式相同。 R=exprnd(MU,m) 生...
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P(x<2)=∫[2^2xe(-2x)/Γ(2)]dx 积分从-∞到0 =∫[2^2xe(-2x)/Γ(2)]dx 积分从0到2 =∫4xe^(-2x)dx 积分从0到2,Γ(2)=1 =∫(-2x)e^(-2x)d(-2x) =∫(-2x)d[e^(-2x)] =(...
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已知P{X=x}=1/2 P{Y=y}=e^(-y) P{X=x,Y=y}=P{X=x}*P{Y=y}=e^(-y)/2 符合X+Y>=1的区域D在图中用阴影表示 P{X+Y>=1}=∫∫e^(-y)/2 dx *dy=∫10 dx∫x∞e^(-y)/2 *dy +∫21 dx∫0∞e^(-y)/...
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1. 设F为X分布函数,设G为X^2分布函数. G(x)=0,当x<0. 当x≥0,G(x)=P(X^2≤x)=P(X≤√x)=F(√x)=1-e^(-2√x). 2. 有定理:E(g(X))=∫{-∞->+∞}g(x)f(x)dx,其中 f(x)是X的密度函数. 所以E(X^2)可以用X^2的密度...
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1,否。 2,否;。 建议,不要指定某个人回答。 因为别人也可能会回答你的问题。你指定了,会阻挡别的朋友回答。 而因为时间以及其他因素被指定的人也未必有机会回答你的问题
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解:X的密度函数是 f(x)=3e^-3x,当x>0时 0,当x≤0时。 令g(x)=-1.5e^-2x,h(x)=-3e^-x,则 Y的期望是 E(Y)=∫(-∞,+∞)e^xf(x)dx =∫(0,+∞)e^xf(x)dx =∫(0,+∞)(e^x·3e^-3x)dx =∫(0,+∞)3e^-2...
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P(x<2)=∫[2^2xe^(-2x)/Γ(2)]dx (积分从-∞到2) =∫4xe^(-2x)dx (积分从0到2 ,Γ(2)=1!=1) =∫(-2x)e^(-2x)d(-2x) =(-2x)e^(-2x)-∫e^(-2x)d(-2x) =-2e...
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求出样本的期望 即算术平均值 这个就是泊松分布的 LAMBDA 不相信的话 可以用MATLAB 拟合 比如有3个数 1 2 3 假设服从泊松 则输入命令 POISSFIT([1 2 3]) 返回 2 所以2就是1 2 3 的泊松分布的参数LAMBDA 果然就是1 2 3 的平均值
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cov(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]= =E[(X-E(X))(3X-2-E(3X-2))]= =3E[(X-E(X))(X-E(X))]=3D(X) X~π(λ) ==> E(X)=D(X)=λ ==> cov(X,Y)=3*2=6
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D(XY) =E[(XY)^2]-(E(XY))^2 =E[X^2Y^2]-(E(X)E(Y))^2 =E[X^2]E[Y^2]-(1*3))^2 =[D(X)+(E(X))^2]*[D(Y)+(E(Y))^2]-9 =[2+1^2]*[3+3^2]-9 =27
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X~π(a) Y~π(b) π(a) π(b)为柏松分布 则P{X=k} = (a^k)e^(-a)/k! P{Y=m} = (b^m)e^(-b)/m! k,m=0,1,2...... 因为X,Y相互独立 则他们的联合分布P{X=k,Y=m}=P{X=k} P{Y=m} P{X+Y=n}=...
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P(x<2)=∫[2^2xe(-2x)/Γ(2)]dx 积分从-∞到0 =∫[2^2xe(-2x)/Γ(2)]dx 积分从0到2 =∫4xe^(-2x)dx 积分从0到2,Γ(2)=1 =∫(-2x)e^(-2x)d(-2x) =∫(-2x)d[e^(...
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P(x<2)=∫[2^2xe(-2x)/Γ(2)]dx 积分从-∞到0 =∫[2^2xe(-2x)/Γ(2)]dx 积分从0到2 =∫4xe^(-2x)dx 积分从0到2,Γ(2)=1 =∫(-2x)e^(-2x)d(-2x) =∫(-2x)d[e^(...
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用概率统计知识比较容易的,你随便看一本概率统计书,都可以找到答案的,分布函数和概率密度之间的关系要搞清楚,然后就是随即变量函数的分布求法需要知道,这样你就很快掌握这种类型的题目了,有什么问题欢迎提出
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在X与Y相互独立的条件下才可以说X-2Y也服从正态分布。其参数为(独立条件下)均值E(X-2Y)=EX-2EY=0方差D(X-2Y)=DX 4DY=10,即X-2Y服从N(0,10)
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