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概率论随机变量
概率论
:
随机变量
X服从参数λ的泊松分布,当k取何值时概率最大?
答:
设X=k时
概率
最大 P(X=k)/P(X=k+1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k+1)*e^(-λ)/(k+1)!]=(k+1)/λ>=1 即k>=λ-1 P(X=k)/P(X=k-1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k-1)*e^(-λ)/(k-1)!]=λ/k>=1 即k<=λ 故当λ为整数时,k=λ或λ-1时,概率最...
概率论
中有关
随机变量
的知识点 定义不清楚
答:
1.定义了
随机变量
Y=Y(w)表示抽取的次品个数。这实际上是知道了值域,求定义域,只是这边的定义域是事件,不是实数。Y=Y(w)是一个实值函数,是值域,当然可以大于或者小于某个数。2.X(w)实际上就是X,只是方便书写,才去掉w的。x是实数,随机变量X是有取值范围的,它的范围是由样本点w决定的...
随机变量
的通俗理解
答:
类似地,需要n个
随机变量
来描述的随机现象中,这n个随机变量组成n维随机向量.描述随机向量的取值规律用联合分布函数.随机向量中每个随机变量的分布函数,称为边缘分布函数。若联合分布函数等于边缘分布函数的乘积,则称这些单个随机变量之间是相互独立的.独立性是
概率论
所独有的一个重要概念。
概率论
中
随机变量
(离散和连续)的pmf和pdf是如何推导出来的呢
答:
需要根据具体情况推导,不同的概率分布,原因是其
随机变量
实际上是受到某种因素影响而出现的,所以必须知道其影响因素本身,然后再考虑随机的因素才有实际的分布函数。没有一个包打天下的方法。离散型的数值主要是排列组合的方式推导,连续的则更为复杂。质量函数,分为概率质量函数和初始质量函数。在
概率论
...
概率论
与数理统计 第三章 二维
随机变量
及其分布
答:
n维
随机变量
的定义 :联合分布函数 :n维分布函数 :定理1 联合分布函数的性质:二维随机变量也分为离散型和非离散型,如果它取值于平面上的一些离散的点,就称为二维离散型随机变量。下面两图分别给出二维离散型和连续型随机变量的
概率
分布。二维离散型随机变量 的定义:二维随机变量 仅可能取有限个或可...
随机变量
的定义
答:
类似地,需要n个
随机变量
来描述的随机现象中,这n个随机变量组成n维随机向量.描述随机向量的取值规律用联合分布函数.随机向量中每个随机变量的分布函数,称为边缘分布函数。若联合分布函数等于边缘分布函数的乘积,则称这些单个随机变量之间是相互独立的.独立性是
概率论
所独有的一个重要概念。
概率论
知识点总结
答:
4. 连续性
随机变量
及其
概率
密度 连续性随机变量的分布函数等于其概率密度函数在负无穷到x的变上限广义积分 相反密度函数等与对应区间上分布函数的导数 密度函数的性质:1)f(x)≥0 2) 密度函数在负无穷到正无穷上的广义积分等于1 三大连续性随机变量的分布: 1)均与分布 E(X)=(a+b)/2 D (X)...
概率论
有关
随机变量
的两个题目
答:
=a*1/2+b*3/4 即有: 2a+3b=4 其中\int表示积分号,\infty表示无穷大,_表示积分的下限的下标,^表示积分的上限的上标。下题:记X的数学期望为u1、标准差为a1(即方差为a1^2);Y的数学期望为u2、标准差为a2。并记标准正态
随机变量
的分布函数为G(.)由题意得:Z1=(X-u1)/a1和Z2=(...
考研数学
概率论
二维
随机变量
函数的概率分布问题?
答:
首先,我们可以计算Z的CDF,即P(Z≤z)。当z<0时,P(Z≤z)=0,因为Z的取值范围是非负数。当0≤z≤1时,P(Z≤z)=P(max{X,Y}≤z)。根据最大值的性质,我们可以得到以下两种情况:当z≤1时,P(max{X,Y}≤z)=P(X≤z,Y≤z)。由于X和Y是独立的,我们可以将其联合
概率
密度函数拆分...
概率论
里的 ~ 是什么意思?比如:
答:
随机变量
X服从均值为:μ,方差为:σ² 的正态分布,就写成:X ~ N(μ,σ²)。在
概率论
里‘~’表示‘服从’某种分布的意思;X ~ N(0,1) 表示随机变量 X 服从 均值为0,方差为1的标准正态分布;χ² ~Γ(n/2, 1/2) 表示随机变量χ² = Σ(i=1->n) Χ...
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