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求和分布的概率密度例题
概率密度
怎么求?
答:
k*p(1-p)^(k-1)求和 这个才是几何
分布概率密度求和
=k*(1-p)^(k-1)求和 再*p p在(0,1)上为常数 =(1-p)^k 求导,再关于k求和,再*p =(1-p)^k 求和,再求导,再*p = - 1/p 求导,再*p =1/p^2 *p =1/p 题目是 kp(p-1)^(k-1) 求和 =(p-...
两个随机变量和与商的
分布
函数和
密度
函数
答:
一、两个随机变量和的
分布
设(X,Y)的联合密度函数为f(x,y),现求Z=X+Y
的概率密度
。令,则Z的分布函数为:(1.1)固定z和y对积分作换元,令,得(1.2)于是(1.3)由概率论定义,即得Z的概率密度为(1.4)由X与Y的对称性,又可得,(1.5)特别的,当X与Y相互独立时,有(1....
已知联合
分布
函数,怎么求联合
概率密度
答:
分布
函数分别对x和y求偏导就可以。^已经求出 f(x,y)= 24y(1-x) 0≤dux≤1,0≤y≤x0 根据定义,求得 ①0≤x≤1,0≤y≤x时 F(X,Y)=12y^zhuan2(x-0.5x^2)②0≤x≤1,x≤y F(X,Y)=4x^3 - 3x^4 ③1≤x,0≤y≤x F(X,Y)=6y^2 ④1≤x,x≤y F(X,Y)=1 ⑤...
...变量X和Y服从N~(0,1)
分布
,且X与Y相互独立,求(X,Y)联合
概率密度
答:
相互独立的随机变量的联合概率密度就是两个变量
的概率密度
的乘积。具体如图所示:随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例。
设随机变量X与Y相互独立,且X~U(0,1),Y~e(1),试求Z=X+Y
的概率密度
...
答:
X的
概率密度
函数为 p(x)= 1 x∈(0,1)0 其他 Y的概率密度函数为 f(x)= e^(-x) x≥0 0 其他 利用和的
分布
公式可知,Z的概率密度函数为 g(y)=∫R p(x)f(y-x)dx =0 y≤0 ∫[0,y]e^(x-y)dx=1-e^(-y) 01 也就是Z的概率密度是个分段函数。
几何
分布的概率密度
答:
它们的|Ψ|各不相同,|Ψ|²当然也不同。密度大则事件发生的分布情况多,反之亦然。若用黑点的疏密程度来表示各个电子
概率密度
的大小,则|Ψ|²大的地方黑点较密,其概率密度大,反之亦然。在原子核外
分布的
小黑点,好像一团带负电的云,把原子核包围起来,人们称它为电子云。
两个高斯
分布
相加,还服从均值为零的高斯分布
答:
两个相互独立的高斯
分布
相加仍然服从高斯分布。设X和Y分别为两个高斯分布,其概率密度函数分别为f(x)和g(x)。由于X和Y相互独立,所以其联合概率密度函数为f(x)g(y)。现在考虑Z=X+Y,我们需要求Z
的概率密度
函数。对于任意z,我们可以将其表示为z=x+y,其中x和y分别为X和Y的取值。我们可以通过...
设X1,X2.Xn是来自均匀
分布
总体U(0,c)的样本,求样本的联合
概率密度
答:
均匀
分布的
总体U
的概率密度
为 f(u) = 1/c .总体U的独立样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为:f*(x1,x2,...,xn) = Πf(xi) = 1/(c的n次方)
概率论简单求
概率密度
函数的书上
例题
答:
在2.4.3中,X服从正态
分布
N(0, 1),其取值范围为实数域,即X的取值可以为负数。由于Y=e^X,当X为负数时,Y的取值范围为(0, 1]。因此,为了求解Y
的概率密度
函数,需要讨论Y小于等于0和Y大于0的两种情况。在2.4.6中,X服从均匀分布U(0, 1),其取值范围为[0, 1]。这意味着X的取值不...
概率密度
怎么求
答:
求
概率密度
的方法如下:1、确定随机变量的取值范围,即随机变量
的可能
取值区间。2、根据随机变量的取值范围,将整个实数轴划分为若干个小区间,小区间的长度可根据实际情况选择。3、计算每个小区间内随机变量取值的概率,即概率值。概率值的计算可以根据具体情况选择不同
的概率分布
函数,如均匀分布、正态分布...
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