已知x~N(1,4),求E(X 1)

E(Z)=E(X^2+Y^2)=E(X^2)+E(Y^2)=[DX+(EX)^2]+[DX+(EX)^2]=1+0+1+0=2因为DX=E(X^2)-(EX)^2D(Z)=D(X^2+Y^2)=D(X

再问：表示刚学n阶导数看不懂啊再答：学过莱布尼兹求n阶导数的求导方法吗？再问：有学但是不懂再答：你稍等一会，我把手上的几道题解完后，给你作个详详细细的图解。OK？再问：嗯嗯谢谢大神再答：不好意思，让你

X~N（0,1）则Y=X^2~~卡方分布X^2(1)所以EX^2=1E(X^4)=DY+(EY)^2=2+1=3E(X^3)=0.pdf概率密度函数关于y对称.当然,也是可以像沙发同志那样做.不过有点

①limx→n-（x-[x]）=n-(n-1)=1②limx→eln(x-1)/(x-e)=[limx→eln(x-1)*limx→e[1/(x-e)]=ln(e-1)*(+∞)=+∞③limx→0+

(M-2)X^5-X^(N+1)+4X+N是四次三项式所以第一项必须为0M-2=0,M=2第二项指数为4N+1=4,N=3结果为-1的3次方,为-1

n重bernoulli分布：E(X)=np=6,D(X)==npq=np（1-p）=3.6得n=15

E（X）=∫(-∞,∞)e^y*(1/2π)^(1/2)*e^((y-u)/2)^2dy=e^(1/2+u)

回答：根据题意,Y∼N(μ,1),X=e^(Y),y=h(x)=lnx,h'(x)=1/x.于是,X的概率密度为ψ(x)=[1/√(2π)]{e^[-(1/2)(lnx-μ)^2]}(1/

n趋向于无穷时,ln（e^n+x^n)/n属于无穷比无穷型.用罗比达法则求一次导得(e^n+(x^n)*lnx)/(e^n+x^n)..常数分离得lnx+(1-lnx)/[1+(x/e)^n]讨论：若

利用数学期望和方差的性质E(Y)=E(3X+2)=3E(X)+2=15+2=17D(Y)=D(3X+2)=9D(X)+0=9.

[f(x)]2-[g(x)]2=（ex-e-x）2+（ex+e-x）2=（e2x+e-2x-2ex*e-x）+（e2x+e-2x+2ex*e-x）=2（e2x+e-2x）=2g(2x)

令e^x=u,则dx=du/u原式=∫(u³+u)/(u(u^4-u²+1))du=∫(u²+1)/(u^4-u²+1)du=∫(1+1/u²)/(u

1(a(n+1)/an=e所以an为等比数列an=a1*d^(n-1)=e*e^(n-1)=e^n2f(a1)+f(a2)+f(a3)+...+f(an)=(1-e+1)+(2-e²+1)+

在该极限中,n是一个常数.其实准确地说,n是“任意给定的”正整数,这就是说,n是不限制给的,想给多大都可以,但要“给定”,对给定的n,该极限为0在高数中,有大量类似的“任意给定”,对初学者来说,特别要

2x*（x^n+2）=2x^(n+1)-42x^(n+1)+4x=2x^(n+1)-44x=-4x=-1

=1/2.画一下正态分布的图.u就是对称轴,小于U的概率当然是总的一半,就是1/2建议多看看概念.要看懂

∫(0→x)f(t-n)e^ndt=sinxf(x-n)e^n=cosxf(x-n)=(cosx)/e^nf[(x+n)-n]=cos(x+n)/e^nf(x)=e^(-n)cos(x+n)再问：f(

分部积分法设u=x^ndv=(e^-x)*dx非常简单自己做

由定义f(x)=1/根号(2pi)exp(-(x-mu)^2/1^2)E(e^X)=积分(-无穷,无穷)e^x*f(x)dx=积分(-无穷,无穷)e^x*1/根号(2pi)exp(-(x-mu)^2/