随机变量二项分布EX=4 DX=3.2

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/05 17:11:47
设随机变量X与Y相互独立,且EX=2,DX=1,EY=1,DY=4,求U=X-2Y与V=2X-Y的相关系数,求解题啊&#

再问:太满意啦,太感谢啦再问:原来是我求错了DU和DV,我当成减法了,老师上课讲的时候也没在意,现在才发现我的错误,太谢谢你了

设离散型随机变量X的数学期望为EX,方差为DX,试证明:DX=EX^2-(EX)^2

证明:D(X)=E{[X-E[X]]^2}(方差的定义)=E{X^2-2*X*E[X]+E[X]^2}=E[X^2]-E{2*X*E[X]}+E{E[X]^2}=E[X^2]-2*E[X]*E[X]+

1.设随机变量X,Y相互独立,且EX=3,DX=2.1;EY=4,DY=2.4,则E(2X-Y)2=( ).

概率论书上有例题EX期望DX方差整体不能分开E(aX+BY)=aEx+bEy.D(aX+bY)=a^2DX+b^2DYE(2X-Y)=2EX-EY

若离散型随机变量X服从两点分布,且DX=0.21,则EX=?

如果服从分布的话,DX=P(1-P)为0.21,可知P=0,3EX=P,所以答案为0.3就是带入公式,没什么难的,

已知随机变量X的期望EX=U,方差DX=&^2,随机变量Y=(x-u)/&,求EY和DY

EY=0DY=1EY=E(x-u)/&=(EX-U)/&=0DY=D[(X-U)^2]/(&^2)而D[(X-U)^2]=E[(X-U)^2]-[E(X-U)]^2=E[(X-U)^2](后面项为0)

离散型随机变量ξ服从二项分布ξ~B(x,y),则E(2ξ+4)=?

根据二项分布的期望公式Eξ=xyE(2ξ+4)=2·Eξ+4=2xy+4

已知离散型随机变量X的分布列如表.若EX=0,DX=1,则a=______,b=______. X-1012Pabc11

由题知a+b+c=1112,-a+c+16=0,12×a+12×c+22×112=1,∴a=512,b=14故答案为:512;14.

已知随即变量X服从二项分布,EX=12、DX=8,求p和n.

变量X服从二项分布(p,n)E(x)=npD(x)=np(1-p)np=12np(1-p)=8解得p=1/3n=36

设随机变量X的密度函数f(x)=e^(-α|x|)/(2a),x∈R,求EX,DX

见图片(点击可放大):BTW:最近百度不让发只有一张图的,所以我这里带上一句话,为了能发出去.

切比雪夫 已知随机变量x,y满足Ex=-2,Ey=2,Dx=1,Dy=4,ρxy=-0.5,用切比雪夫不等式估计P{|x

D(x+y)=D(x)+2cov(x,y)+D(y)由ρxy=cov(x,y)/[(√DX)(√DY)]可知cov(x,y)=-1再代入上式,得D(x+y)=3P{|x+y|》6}≤D(x+y)/a^

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且p{X=1}=p{X=2},则EX=?DX=?

有些符号不会打.但有这样的结论:泊松分布的数学期望与方差相等,都等于参数λ.因为泊松分布只含有一个参数,只要知道它的数学期望或者方差就能完全确定它的分布

概率轮问题:随机变量X服从二项分布,且EX=2,DX=4/3,则二项分布的参数的值n=? p=?

对于X服从二项分布,有下面的公式EX=np,DX=np(1-p)所以有2=np4/3=np(1-p)=2(1-p)解得p=1/3,n=6

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},则EX=? DX=?

随机变量X服从参数为λ的泊松分布P{X=k}=e^(-λ)*λ^k/k!P{X=1}=e^(-λ)*λ^1/1!P{X=2}=e^(-λ)*λ^2/2!若P{X=1}=P{X=2}λ=2E(x)=D(

设随机变量X服从参数为(2,p)的二项分布,随机变量Y服从参数为(3,p)的二项分布,若P{X≥1}=59,

/>因为X服从参数为(2,p)的二项分布,且P{X≥1}=59,所以:P{X=0}=1-P{X≥1}=49,即:C02P0(1-P)2=(1-P)2=49,求解得:P=13,因为Y服从参数为(3,p)