讓隨機變數 X 服從引數為 0 5 的指數分布,然後是 D(X)。 50

發布 科學 2024-07-10
12個回答
  1. 匿名使用者2024-01-30

    標題的標題 d(x)=4dcbc

    1/3e^x

    x-μ)/σ)

    2 e 如果您有任何意見,歡迎您一起討論和學習; 如果有幫助,請選擇“滿意!

  2. 匿名使用者2024-01-29

    d(x)=4

    這張照片和標題有什麼關係?

    d(x)=4

    d 10: c 13:b 8:c

    5:1/2 6:e^x/3 7:

    3,36 11: φx-μ)/σ)12:2 13:

    2/e^2 14:

  3. 匿名使用者2024-01-28

    其中 >0 是分布的引數,通常稱為速率引數。 也就是說,事件在單位時間內發生的次數。 指數分布。

    如果是隨機變數,則區間為 [0, )。

    x 呈指數分布,可以寫成:x e( )。

    預期指數分布為 ex=1,方差 dx=12

  4. 匿名使用者2024-01-27

    x e( )x f(x) = e (-x)、x>0、f(x) = 0 和 x 的概率密度是其他。

    e(x)=∫0,∞)xf(x)dx=∫(0,∞)xλe^(-x)dx=1/λ,e(x²)=0,∞)x²f(x)dx=…=2/λ²

    d(x)=e(x²)-e(x)]²1/λ²

  5. 匿名使用者2024-01-26

    指數分布的方差為 1

  6. 匿名使用者2024-01-25

    隨機變數 x 服從引數 2 的指數分布,預計 ex 等於 1 2。

    期望值等於 x 分支上 xf(x)dx 的積分(其中 f(x) 是隨機變數 x 的概率密度),對於服從引數 a 的指數分布,概率密度為:當 x 大於或等於 0 時,f(x) = ae (-ax),當 x 小於 0 時,f(x) = 0。

    然後對於隨機變數 x,它服從任何引數 a 的指數分布,ex=(x*ae (-ax) 在 0 和正無窮大之間的積分),即 ex=1 a,即當問題中的引數為 2 時,x 的預期 ex=1 2。

  7. 匿名使用者2024-01-24

    p(y=0)=p(x>1)=e^(-1)

    p(y=1)=p(x<=1)=1-e^(-1)dy=e^(-1)[1-e^(-1)]

    指數函式的乙個重要特徵是沒有記憶體,這意味著如果隨機變數呈指數分布,則當 s,t>0 時有 p(t>t+s|)t>t)=p(t>s)。也就是說,如果 t 是元件的生存期,並且已知該元件使用 t 小時,則它至少使用 s + t 小時的總條件概率等於它從開始使用至少 s 小時的概率。

  8. 匿名使用者2024-01-23

    密度函式為:f(x)=te (-tx), e(x)= xf(x)dx= txe (-tx)dx=1 t ye (-y)dy=1 t, 所以 e(x)=2.

    d(x)= e(x e(x)) 2=e(x 2)-e(x) 2= tx 2e (-tx)dx-1 t 2=1 t 2 y 2e (-y)dy -1 t 2= 2 t 2-1 t 2=1 t 2,所以 d(x)=4。

    指數函式。 乙個重要的特徵是沒有記憶。 這意味著,如果乙個隨機變數。

    它是指數分布的,當 s,t>0 時有 p(t>t+s|t>t)=p(t>s)。也就是說,如果 t 是模組化中元素的生存期,並且已知該元素使用 t 小時,則它使用至少 s + t 小時的總條件概率。

    等於從首次使用之日起至少使用s小時的概率。

  9. 匿名使用者2024-01-22

    e(x)=1

    ee (-2x)= 0 無限)e (-2x)e (-x)dx=-e (-3x) 3|(0 無窮大) = 1 念香 李彥峰 3

    1+1 3=4 3

  10. 匿名使用者2024-01-21

    1 引數 , 1 2.

    隨機變數。 在不同條件下,由於偶然因素的影響,各種隨機變數的取值可能不同,因此它們具有不確定性和隨機性,但這些值落在一定範圍內的概率是確定的,這樣的變數稱為隨機變數。 隨機變數可以是離散的,也可以是連續的。

    例如,分析試驗中的測量值是具有概率值的隨機變數,被測量的值可能在一定範圍內隨機變化,在測量前無法確定具體值,但確定了測量結果,多次重複測量得到的測量值具有統計規律性。 隨機變數的不確定性與模糊變數的本質區別在於後者的結果仍然是不確定的,即模糊的。

  11. 匿名使用者2024-01-20

    1 引數 , 1 2.

    量化隨機事件的優點是可以通過數學分析來研究隨機現象。 例如,給定時間在公交車站等候的乘客人數、換乘站在特定時間內接到的電話數量、燈泡的壽命等,都是隨機變數的例子。

    在做實驗時,我們經常對結果相對於結果本身的某些函式感興趣。 例如,在擲骰子時,往往關心的是兩個骰子的點數,而並不真正關心實際結果;

  12. 匿名使用者2024-01-19

    總結。 你好, 1.指數分布的期望:e(x)=1。2. 指數分布的方差:d(x)=var(x)=1

    6.隨機變數 x 服從引數為 5 的指數分布,則 e(x) = d(x) = hello, 1,即段純期望的指數分布:e(x) = 1。 2.指數握力分布的方差:d(x)磨氣=var(x)=1

    所以,填寫 1 5

    8.知道隨機變數 x 服從 1(n),則 x 服從的分布為 。

    9.統計資料可以是 x、x、、people。 ) 是引數 0 的無偏估計值,這意味著。

    您可以問幾個問題。

    拍張照片發給我,問題不完整,沒有辦法回答。

    我可以為你回答兩個問題。

    如有疑問,可回購。

    8個問題,9個問題。

    如何回購。 f(1,n)

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f(x)=(x-a)/(b-a)f(x) >>>More

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以及該值的可重複性。 方差越大,隨機變數值的重現性越差,即單個值的“置信度”越低。 >>>More

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<>不輪長蓋,怎麼知道再問。

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我個人認為圖法比較簡單:

建立 XOY 笛卡爾坐標系並標記 00。 >>>More

10個回答2024-07-10

讓我們以拋硬幣為例。

假設你只使用相同的硬幣,假設正面的概率是p,那麼你把硬幣的正面或反面丟擲,這是隨機的。 >>>More