每个粮仓内老鼠数目服从泊松分布
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/05 22:52:50
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^(
你是不是那个变量的格式不对呀,去左下角点那个变量视图,把那个变量的类型改成数值才可以的,可能是你excel复制过来的时候出错了.还有后面的度量标准要弄成度量S(就是有尺子的那个)
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;
参考答案:学习是劳动,是充满思想的劳动.——乌申斯基
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[
N(t)为P(t)=t^k*e^(-t)/k!(k=0,1,2,...)P(k=0)=e^(-t)(t>0)
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-
1488461499121291176710121411121311911181081110510681381298151210106139714876628111081581197759101078
去查表,然后把对应的值都加起来,加到刚刚超过0.999的那个k就停止.
首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ)·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ)·λ^(∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取
看来是我最开始想错了.公式P=总合(e^(平均)*(平均)^x)/x!正好2次,概率是0.0333零次概率是0.7408,所以至少一次的概率是1-0.7408=0.2592国内课程有学这个吗?
可以证明,并且这些柏松分布各自的参数还不一样.设X1服从参数为λ1的柏松分布,设X2服从参数为λ2的柏松分布.则对于任意非负整数k,有P(X1=k)=e^(-λ1)*λ1^k/k!P(X2=k)=e^
泊松分布P(X=k)=e^(-λ)*λ^k/k!期望和方差均为λEX=λ=5所以P(X=k)=e^(-5)*5^k/k
根据泊松分布的定义,P(ζt=i)=exp(-λt)*(λt)^i/(i!),其中λt为参数.将t=1,P(ζt=0)=0.2,代入上式,我们可以求出exp(-λ)=0.2,即,λ=-ln(0.2).
大空间、小概率再问:能具体点吗?再答:举个例子来说吧,一个城市有一个汽车站,假设这个城市的人口是N,每个人去汽车站的概率是相同的,均为p,显然N很大而p很小,N和p的乘积就是λ。那么,汽车站台的候客人
π(a)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
设所服从的泊松分布为P(X=k)=(λt)^k/k!*e^(-λt)由t=1,X=0时P=0.2得e^(-λ)=0.2,则λ=ln5t=2时:P(X
根据泊松分布的公式带入λ,可以算出产出k个卵的概率.因为每个卵的孵化是独立事件,可以根据二项分布得到k个卵中孵化m个的概率最后把各个k下孵化相同数目m个卵的项合并一下,就是其后代个数的分布和数学期望了
π(λ)P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k!π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+YP{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=i}*P{Y=k-i}=∑(i=0,...k)[λ