概率论设总体X~f(x)=分布密度=max(X1,X2,...Xn)-搜答案-智慧作业帮

如果题目没错的话,就是这么做的

（1）limA(B+arctanx/2)(C+arctany/2)=0-无穷limA(B+arctanx/2)(C+arctany/2)=1+无穷所以A=1/πB=π/2C=π/2(2）接下去就是求导

首先应该明白X、Y都服从二项分布,这道题并不难.见图

P(X=-2)=0.1;P(X=0)=0.3;P(X=1)=0.4;P(X=3)=0.2;E(X)=-2*0.1+0*0.3+1*0.4+3*0.2=0.8;E(1-2X)=1-2E(X)=1-1.6

这是根据他的定义自然得出来的结论F（x）=P（X

EX=∫[1,+∞]x*Өx^(-Ө-1)dx=Ө∫[1,+∞]x^(-Ө)dx=Ө/(1-Ө).Ө=EX/(1+E

EX=∫[0,+∞]x*ae^(-ax)dx=∫[0,+∞]e^(-ax)dx.[分部积分]=1/a.a的矩估计a^=1/Xˉ.

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X(1)f1(x)=n*(F(x))^(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^nX(n)fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n其中f(x)F(x)

你看区间,无穷和1的意义是一样的.

Yn的极限应该是6吧.这里的Yn其实就是样本的二阶原点矩,记为A2.其一阶原点矩为1/n(X1+X2+……+Xn),记为A1.其二阶中心矩记为S^2.它们之间的关系为A2-A1^2=S^2.又因为X服

1/2再问：为什么

因为实际上在连续型随机变量的中单个点的概率是没有意义的,这一点无论是从连续型随机变量概率的定义还是从计算方法来看都是可以说明问题的（从负无穷到正无穷的概率一共为1,那么单个点的概率就是用1除以一个无穷

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n足够大的时候,样本均值的期望不就是X的期望么,用CLT可以证明,叫什么中心极限定理什么的.Y=根号n（样本均值-E（X））/X的标准差服从Normal（0,1）分布也就是根号n倍样本均值,服从Nor

再问：能不能具体解释一下再答：再问：第二行和第三行我不是很懂？为什么是1/4？再答：P(X=0,Y=-1)+P(X=-1,Y=-1)+P(X=1,Y=-1)=P(Y=-1)=1/4但是P(X=-1,Y

由于X是随机变量,那么f(x)在[0,1]的定积分是1,即积分kx^3dx|[0,1]=1,即kx^4/4|0,1=1,得到k1^4/4=1,k=4

概率密度f(x)=F'(x).故:|x|

概率论 设总体X~f(x)=分布密度=max(X1,X2,...Xn)