随机变量x1,x2,x3独立同分布,xi

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/15 06:55:31
概率论,已知随机变量X1,X2,X3,…Xn(n>1)相互独立且同分布

再问:哦哦,明白了,谢谢你啦!!再答:欢迎继续讨论,我这学期重修概率论再问:呵呵,我们明天考试再答:这....这么快再答:祝你成功啊再问:恩,半学期学完。再问:嗯嗯,谢谢

大学 概率论 X1,X2...Xn是独立同分布U(0,θ)随机变量.Yn 是X1,X2...Xn中的最大值者,即 Yn=

哎,都是最基本的题,写出来你参考一下,希望对你有所帮助吧:(很多式子,在下面的图片里)

考研 设随机变量X1,X2,X3相互独立

数学期望具有线性性,有:(1)E(X+Y)=EX+EY.并且不必要求X,Y独立(2)E(aX+b)=aEX+b根据X1,X2,X3的分布,有E(X1)=4*1/2=2E(X2)=6*1/3=2E(X3

设随机变量X1,X2,X3,X4相互独立,且具有相同的分布,数学期望为0,方差为B^2,令 X=X1+X2+X3,

E(X)=E(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=0,同理E(Y)=0E(XY)=E(X2^2)+E(X3^2)=2B^2Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)*E(Y)=2B^2

设随机变量X1,X2,X3相互独立,其中X1~b(5,0.2),X2~,X)4,0(N3服从参数为3的泊松分布.

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

设随机变量X1,X2,X3相互独立,X1~U[0,6],X2服从λ=1/2的指数分布,X3~π(3),求D(X1-2X2

因为x1,x2,x3相互独立所以D(X1-2X2+3X3)=D(X1)+4D(X2)+9D(X3)X1~U[0,6]D(X1)=(6-0)^2/12=3X2服从λ=1/2的指数分布D(x2)=2^2=

已知几个随机变量X1,X2,X3.Xn服从正态分布,

首先考虑两个的情况,如果证明了y=ax1+bx2是两个正态的和,也是正态的,接下来就直接用归纳法证毕,因为比如3个和的情况就是ax1+bx2+cx3=y+cx3也是两个正态的和,因此正态.n就能退化到

概率中心极限定理,如果X1 X2 X3 .Xn是独立同分布的随机变量且具有相

这是三个变量,不是有固定值的数字三个全部服从相同的概率分布举个例子1~10随机抽取个数字X1你其实并不知道X1到底是多少X1服从分布就是以10%的概率取到1~10任何一个数X2如果说和X1的分布相同,

设随机变量X1X2X3...X5相互独立同分布且其方差存在,记W=X1+X2+X3,Z=X4+X3+X5,则W与Z的相关

设X期望是a,方差是,则DX=bDW=3b,DZ=3b,D(W-Z)=DW+DZ-2COV(W,Z),则COV(W,Z)=b,则相关系数等于1/3

设随机变量X1,X2,X3相互独立,其中X1在[0,6]上服从均匀分布,X2服从正态分布N(0,22),X3服从参数为

D(x1)=3D(x2)=22D(x3)=3D(Y)=D(x1)+4D(x2)+9D(x3)=3+88+27=118如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,

概率论问题求教设三个连续型随机变量X1,X2,X3互相独立同分布,则P(x1

1/6吧,三个连续随机变量相等的情况忽略为0,所以x1,x2,x3从小到大排就是3的全排列之1非要证明的话只能用条件概率一步步展开了

随机变量X1 X2 ...Xn 独立同分布 同分布是不是说这些变量的方差 期望都相等?

独立同分布是说随机变量之间相互独立,而且分布函数相同.既然分布函数相同,因此只要期望,方差是有限值,就必然是一样的.

设随机变量X1,X2,---,Xn独立同分布且具有相同的分布密度,证明:P{Xn>max(X1,X2,...,Xn-1)

设X1...Xn的概率密度函数是fX(x),概率分布函数是FX(x)设随机变量Y=max(X1,...,Xn-1)先求Y的概率分布函数FY(y):FY(y)=P{Y

设随机变量X1,X2...Xn相互独立同分布,服从B(1,p),则E(Xk∑Xi)=?其中Xk为X1,X2...Xn中的

注意到相同下标的X不独立,不相同下标的X相互独立,则该题就解决了

设X1,X2...Xn是独立同分布的正值随机变量.证明E[(X1+...+Xk)/(X1+...Xn)]=k/n,k≤n

因为(Xi/(X1+X2+……+Xn))的绝对值小于等于1,所以它的期望存在.由对称性,E[(X1)/(X1+...Xn)]=E[(X2)/(X1+...Xn)]=...E[(Xi)/(X1+...X