66问答网
所有问题
当前搜索:
连续型随机变量的例子
设
随机变量
X的概率密度为fX(x)=1/3x^2,-1≤x≤2,0,其他 求Y=X^2的...
答:
解题过程如下图:
数学期望?
答:
连续型
连续型随机变量
X的概率密度函数为f(x),若积分:绝对收敛,则称此积分值为随机变量X的数学期望,记为:编辑本段数学期望的定义 定义1:数学期望 按照定义,离散
随机变量的
一切可能取值与其对应的概率P的乘积之和称为数学期望,记为E.如果随机变量只取得有限个值:x,y,z,...则称该随机变量为...
连续型随机变量
函数的分布的定义域
答:
但比如我要在区间[-2,2]中找到一个点属于区间[-2,0]中话,拿概率就是0.5,其实就是目标区间[-2,0]的长度与样本区间[-2,2]长度之间的比值。(如果是二维就是面积之比)。而y<-2更加是不可能的。概率是一个比较应用的数学,不仅要跟书上的定义联系,还要与实际应用
例子
常联系。
设二维
随机变量
(x,y),求分布律和边缘分布律
答:
分布律就是把值和概率对应的填进去就可以了。边缘分布律,以x为例,x取0的概率是1/6,取-1概率是1/3+1/12=5/12,取2的概率就是5/12,那么做一个表,第一行是可能的取值0,1,2.第二行把相应概率填进去。二维离散
型随机变量的
分布称为边缘分布律,由定义可以知道边缘分布律,其实...
用定义和
例子
解释统计学里面的
随机变量
是什么?
答:
表示随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的变量(一切可能的样本点)。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等等,都是
随机变量的实例
。一个随机试验的可能结果(称为基本事件)的全体组成一个基本空间Ω 。 随机变量X是...
用定义和
例子
解释统计学里面的
随机变量
是什么?
答:
表示随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的变量(一切可能的样本点)。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等等,都是
随机变量的实例
。一个随机试验的可能结果(称为基本事件)的全体组成一个基本空间Ω 。 随机变量X是...
随机变量
是什么? 那些不是随机变量 举一些
例子
答:
各种结果的变量(一切可能的样本点)。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等等,都是
随机变量的实例
。2 比如对于两个变量的,x,y,假设了用解释变量x的方程式表示y,此时只有确定x,才能有对应的y预测值 因此x此时不是随机变量 ...
用定义和
例子
解释统计学里面的
随机变量
是什么?
答:
随机变量(random variable)表示随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的变量(一切可能的样本点)。例如,某次掷色子的结果,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等等,都是
随机变量的实例
。
退化分布P(X=c)=1,c为某常数,是否意味着X=c?即X本身是个常数?_百度知 ...
答:
这种说法是正确的。对于离散型随机变量来说P(X=c)=1就是说X只能取一个值是c,因此是必然事件。而说“概率为1的事件不一定是必然事件”这句话是对的,可以对于
连续型随机变量的
取值举出
例子
。如P(X>0)=P(X≥0)对于连续型随机变量X是成立的。
谁能给出中心极限定理(CLT)的完整证明?
答:
设是独立随机变量序列,又,,这时 (1)若是
连续型随机变量
,密度函数为,如果对任意的,有 (2)若是离散型随机变量,的分布列为 如果对于任意的,有 则称满足林德贝尔格条件. [例11] 以连续型情形为例,验证:林德贝尔格条件保证每个加项是“均匀地小”. 证明: 令,则 于是从而对任意的,若林德贝尔格条件成立,就有 ...
棣栭〉
<涓婁竴椤
6
7
8
9
11
12
13
14
10
15
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜