帕斯卡分布的期望
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/09 10:21:36
瑞利分布的概率密度为:p(x)=2x/b*e^(-x^2/b)(积分限为0到+∞)E=∫xp(x)dx=2/b*∫x^2*e(-x^2/b)dx=-∫xd(e(-x^2/b))=-xe(-x^2/b)
X在(0,4)均匀分布.期望为2.
再答:完全根据定义来推导,中间利用求和技巧,就能顺利求出再答:不知道我表达清楚了没有,若有疑问请追问哦再问:问下。哪几个标准正态分布的结果是要记住的?再答:我只记得住正太,卡方,指数,平均的均值,有的
XH(n,M,N)例N个球有M个黑球取n个黑球则EX=nM/NDX=nM/N*(1-M/N)*(N-n)/(N-1)其实可以和二项分布类比的..二项分布就是超几何分布的极限
(1)总情况为:C(10,2)=45,取得两球颜色相同的情况为:C(4,2)+C(3,2)+C(3,2)=12,所以P=1-12÷45=11/15(2)§012346P8/151/151/51/151
二项分布b(n,p)期望np方差np(1-p)几何分布G(p)期望1/p方差(1-p)/(pXp)
再问:能不能解释下呢,谢谢!再答:
有一个公式,E(1/(x+1))等于1/(x+1乘以泊松分布的密度函数从0到正无穷的求和,应该能解出来再问:不知道你说的什么公式--再答:参照概率论与数理统计书上泊松分布的期望的推导过程,将i换成1/
poisson(a),即V满足λ=a的泊松分布,P(X=k)=λ^k*e^(-λ)/k!泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数.
这个有点复杂的,具体的嘛,你去看高等数学积分那一章有的.很详细
由定义得:E(ξ)=∑KP(ξ=k)=∑K(k-1)(1-θ)^(k-2)θ^2利用等式:K(k-1)(1-θ)^(k-2)=[(1-θ)^(k)]''因此有:E(ξ)=θ^2∑[(1-θ)^(k)]
均匀分布,期望是(a+b)/2,方差是(b-a)的平方/12二项分布,期望是np,方差是npq泊松分布,期望是p,方差是p指数分布,期望是1/p,方差是1/(p的平方)正态分布,期望是u,方差是&的平
瑞利分布的概率密度为:p(x)=2x/b*e^(-x^2/b)(积分限为0到+∞)E=∫xp(x)dx=2/b*∫x^2*e(-x^2/b)dx=-∫xd(e(-x^2/b))=-xe(-x^2/b)
常见的有正态分布,二项分布,指数分布,均匀分布正态分布N~(a,b)EX=aDX=b二项分布B~(n,p)EX=npDX=np(1-p)指数分布λEX=λ分之一DX=λ^2分之一均匀分布在(a,b)之
E=np即二项分布的期望等于试验次数乘以每次试验中事件发生的概率
帕斯卡●数学家帕斯卡的帕斯卡简介1、带上本金1000RMB;2、每次下注100RMB;3、每次下注有两种结果,赢或输各占50%,输了再下注100RMB,一直到赢为止;4、赢了一注后,再下注200RMB
负二项分布p{X=k}=f(k;r,p)=(k+r-1)!/[k!(r-1)!]p^r(1-p)^k,k=0,1,2,...,0正无穷)kf(k;r,p)=sum(k=1->正无穷)k(k+r-1)!
x从0到4,你穷举啊
为那个常数拉母它