X为非负的随机变量,证明:当x>0时,P(X=1-E(X) x

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/08 15:34:47
深化理解:对非负数x四舍五入到个位的值记为.即当n为非负整数时,如果n-1/2

1.(1)π=3.1415926...所以第一题答案为3(2)所以2X-1属于【2.5,3.5)(2.5可取,3.5不可取),故答案为【1.75,2.25)2.X可表示为非负整数A+小数B==+A+B

证明随机变量X数学期望的性质EC=C,C为常数

E{X}=∫xf(x)dxE{C}=∫Cf(x)dx=C∫f(x)dx=C

设F(x)是一个连续型随机变量的密度函数,a>0.证明:∫[F(x+a)-F(x)]dx=a 从负无穷大积到正无穷大!

题目写错了,应该是f是密度函数,右边F是分布函数证明如下,不用连续的性质∫[F(x+a)-F(x)]dx=∫∫_{x

证明定义在(a,b)上的任意函数f(x)必能表示为一个非负函数与一个非正函数之和

f(x)=g(x)+h(x),其中g(x)=[|f(x)|+f(x)]/2,h(x)=[f(x)-|f(x)|]/2,显然g(x)>=0是非负函数,h(x)

设X,Y都是非负的连续型随机变量,它们相互独立.

再问:лл���鷳����һ����Ŀ�е�fY(x)��ʲô������再答:��������Y�ĸ����ܶȺ���再问:��������ô��X��再答:xֻ�ǼǺŶ��ѣ��Ҹ�Ĵ���ҲӦͳ

非负实数x,四舍五入到个位的值记为,既当n为非负整数时,如果n-1/2≤x∠n+1/2,则〈x〉=n.

1、设x的整数部分为a,小数部分为b(即a为不大于x的最大整数)第一种情况:若0≤b<0.5,则==a∴+m=a+m∵m为整数,∴m的小数部分为0∴x+m的小数部分也为b∴==a+m∴=m+第二种情况

负数,对非负实数x“四舍五入”到个位的值记为,即;当n为非负数整数时,如果n-1/2

1,令x=a+b,a≥0是x的整数部分,0≤b再问:如果有空的话,帮忙再把1,当x>=0,m为非负整数时,求证:=m+;用例子写出来,这问中是不是X还要从整数与小数考虑。第三问中将=4/3x代入得1/

对非负实数x“四舍五入”到个位的值记为 即:当n为非负整数是,如果n-1/2≤x<n+1/2,则=n

【1】①证明:设<x>=n,则n−1/2≤x<n+1/2,n为非负整数;∴(n+m)−1/2≤x+m<(n+m)+1/2且n+m为非负整数,∴<x+m>=n+m=m+<x>.【

深化理解,对于非负实数,X四舍五入到个位的值记为(X).即当n为非负数整数时,如果n-1\2≤x<1\2,则(x)=n,

小二逼,果简单的题直接问哥不久可以了?再问:哈哈。哥你给我做啊~再答:好啊,星期一来我座位,哥亲自教你

已知k为非负实数,关于x的方程

1.1、x^2-(k+1)x+k=0,(x-k)(x-1)=0,x1=k>=0,x2=11.2、x=k代入2,k^3-k(k+2)+k=0,k1=0,k2=(1±√5)/2x=1代入2,k-(k+2)

设随机变量X服从自由度为k的t分布,证明随机变量Y=X^2服从自由度为(1,k)的F的分布

因为X~t(k),由定义可令X=A/根号下B/k,其中A~N(0,1),X^2(k)分布Y=X^2=A^2/(B/k),因为A~N(0,1),所以A^2~X^2(k)Y=(A^2/1)/(B/K),则

设随机变量X~U(0,1),当给定X=x时,随机变量Y的条件概率密度为fy|x(y/x)={x 0

f(x)=1,0≤x≤1; = 0, 其余.f(y|x)=x, 0<y<(1/x); = 0, 其余.f(x,y)=f

已知连续型随机变量X的密度函数为f(x)当0

积分(0到2)(ax)+积分(2到4)(b-1/4x)=1由于:积分(1到2)(ax)=3/8显然a不等于0.(a/2)*x²|2提交回答-(a/2)*x²|1=3/8,于是(a/

设随机变量X的分布函数为F(x),当x

分布律为P(X=-1)=0.4P(X=1)=0.4P(X=2)=0.2如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,再问:答案是这个,但是怎么算出来的呢???再答:利用公式P(X=x)=F(X)-F(X-0

设随机变量X的数学期望存在,证明随机变量X与任一常数a的协方差为零

用定义就能证明吧cov(x,y)=EXY-EX*EY设Y是个常数ccov(x,c)=E(cX)-E(X)*E(c)=cEX-cEx=0也可以用这个公式证明D(X+Y)=DX+DY+2COV(XY)_爱

设g(x)为随机变量X取值的集合上的非负不减函数,且E(g(X))存在,证明:对任意的ε>0,使P(x>ε)≤E(g(X

这个证明和马尔科夫不等式或者切比雪夫不等式证明类似.从测度论的角度还可以有一个更一般的结论.我就不打了.

设X为非负的随机变量,证明:当x>0时,P(X=1-E(X)/x

这个就是切比雪夫不等式.E(X)=∫_X=x_XdP>=xP(X>=x)==>P(X>=x)P(X=1-E(X)/x.ps:∫_X=0and∫_X>=x_XdP>=xP(X>=x再问:谢谢你,那跟切比