总体X服从参数为P的0-1分布，（X1,X2,……,Xn）是取自X的样本 可以判断（X1,X2,……,Xn）~b（n，p）吗？
(X1,…,Xn)是个随机向量，B(n,p)是一个随机变量的分布，二者维数不同。应该是X=X1+…+Xn~B(n,p)就对了，前提是诸Xi彼此独立，可以直接求X的分布列验证。
在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。
扩展资料：
离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分布函数来描述离散型随机变量。
若已知X的分布函数，就可以知道X落在任一区间上的概率，在这个意义上说，分布函数完整地描述了随机变量的统计规律性。
这是(0-1)分布的定义啊.
完整定义如下：
设离散型随机变量的分布律为P{X=k}=pk(1-p)1-k,其中k=0,1.则称X服从（0-1）分布,其中0
(X1,…,Xn)是个随机向量，B(n,p)是一个随机变量的分布，二者维数不同。应该是X=X1+…+Xn~B(n,p)就对了，前提是诸Xi彼此独立，可以直接求X的分布列验证。
在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。
扩展资料：
离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分布函数来描述离散型随机变量。
若已知X的分布函数，就可以知道X落在任一区间上的概率，在这个意义上说，分布函数完整地描述了随机变量的统计规律性。
设离散型随机变量X服从参数为λ的泊松分布,已知P(X=1)=P(X=2),试求...
λ=2，P{X=4}=2^4*e^-2\/4!=2e^-2\/3。随机变量分为离散型随机变量与 非离散型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。这种随机变量称为"离散型随机变量"。
随机变量x服从参数为入的泊松分布px等于1 px等于2求入
泊松分布P{X=k}=(λ^k)·e^(-λ)\/k! P{X=1}=λ·e^(-λ) P{X=2}=λ²·e^(-λ)\/2 因为P{X=1}=P{X=2} 所以λ·e^(-λ)=λ²·e^(-λ)\/2 解得λ=2 E(x)=D(x)=2 如有意见，欢迎讨论，共同学习；如有帮助，请选为满意回答！
一道统计学的题:随即变量X服从参数为λ的泊松分布,x=0,1,2,3...
P(X=K)=lamda^k\/k!*e^(-lamda)那么e^(-lamda)是定值 P(X=K+1)\/P(X=K)=lamda\/K+1 只要看这个比不比1大咯 可以知道最大的P(X=K)在K=[lamda](取整)的时候取到呀 ———关于X~Po（λ）P(X=K+1)\/P(X=K)=λ\/(K+1)那么显然当K+1<λ时 P(X=K+1)\/P(X=K)=λ\/(K...
概率论问题:若X服从参数为λ的泊松分布,则EX和DX有什么关系?求解释...
X服从参数为λ的泊松分布，EX=λ。把EX换成一阶样本矩Xˉ，即得矩估计量为λ^=Xˉ。λ的矩估计值和极大似然估计值均为：1\/X-（X-表示均值）。因为总体X服从泊松分布，所以E(X)=λ，即u1=E(X)=λ。答案为2。解题过程如下：泊松分布的EX=DX=λEX^2=Dx+(EX)^2=6，所以λ=2泊松分布...
设随机变量X服从参数为(2,P)的二项分布,随机变量Y服从参数为(3,P...
P(X>=1)=1-p(X=0)=1-(1-p)^2.=5\/9,得(1-p)^2=4\/9, 1-p=2\/3, p=1\/3.P(Y>=1)= 1-P(Y=0)=1- (1-1\/3)^3= =19\/27.
设x服从参数为λ(λ>0)的泊松分布(x1,x2,…xn)为总体的一个样本,求参数...
因为总体X服从泊松分布，所以E(X)=λ，即 u1=E(X)=λ因此有 λ=1\/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 即X的平均数所以λ的矩估计量为 λ上面一个尖号=X拔由最值原理，如果最值存在，此方程组求得的驻点即为所求的最值点，就可以很到参数的极大似然估计。极大似然估计法一般属于这种情况，所以...
X服从参数为人的柏松分布,A为某一实验中的事件,发生的概率为P。以Y表...
1-p)^(k-1),k从1到无穷大 ………P(Y=n)=∑P(X=k)*C(k,n)*p^n*(1-p)^(k-n),k从n到无穷大 ………Y的分布是 P(Y=0)=∑P(X=k)*(1-p)^k,k从0到无穷大 P(Y=n)=∑P(X=k)*C(k,n)*p^n*(1-p)^(k-n),（k从n到无穷大），n=1,2,3……解毕 ...
随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为1的指数分布, 这句服从参数为1的...
参数为1的指数分布是指指数分布f(x)=λexp(-λx)中λ=1；若f(x)=λexp(-λx)，则称X服从参数为λ的指数分布。其中λ > 0是分布的一个参数，常被称为率参数（rate parameter）。即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。 如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作：X~...
设随机变量x服从参数为λ的泊松分布,随机变量Y在0至x之间任取一个非负...
设随机变量x服从参数为λ的泊松分布,随机变量Y在0至x之间任取一个非负整数,求概率P=(Y=2) 1个回答 #热议# 网文质量是不是下降了?夜色_扰人眠 2014-07-24 · TA获得超过1771个赞 知道大有可为答主 回答量:978 采纳率:0% 帮助的人:668万 我也去答题访问个人页 关注 展开全部 本回答被...
我是自考的 求 谁给我发个 概率论与数理统计的最新考试资料 有的发我...
1、从标号为1,2,…,101的101个灯泡中任取一个,则取得标号为偶数的灯泡的概率为( A )A、 B、 C、 D、 2、设事件A、B满足P ,P(A)=0.6,则P(AB)=( B )A、0.12 B、0.4C、0.6 D、0.83、设随机变量X~N(1,4),Y=2X+1,则Y所服从的分布为( C )A、N(3,4) B、N(3,8)C、N(3,16) ...
余堵洁身：[答案] 这是(0-1)分布的定义啊. 完整定义如下: 设离散型随机变量的分布律为P{X=k}=pk(1-p)1-k,其中k=0,1.则称X服从(0-1)分布,其中0
怀仁县15661183235： 设随机变量X服从参数为P的0 - 1分布P(X=0)=1 - P,P(X=1)=P,则X的分布函数为F(X>=1)=1这个是为什么?不是P(X=1) - ？
余堵洁身： 首先你要明白,X(注意是大写)是一个随机变量,它在每个可能的数值上的具体取值都是有概率的.x(注意是小写)是一个具体的取值. P(X=1)=P的意思是:X=1的概率是p.是对概率的一个定义. 但F(X>=1)是分布函数,F(X)=P(x=<X),可以看到,X是x的上限,它也就是衡量所有比X还小的数值x出现的概率的和.如果X比1还大,那么x自然就可以取到0,也可以取到1,他们的概率和就是1.
怀仁县15661183235： 总体X服从参数为P的0 - 1分布,(X1,X2,……,Xn)是取自X的样本 可以判断(X1,X2,……,Xn)~b(n, - ？
余堵洁身：[答案] (X1,…,Xn)是个随机向量,B(n,p)是一个随机变量的分布,二者维数不同. 应该是X=X1+…+Xn~B(n,p)就对了,前提是诸Xi彼此独立.可以直接求X的分布列验证.
怀仁县15661183235： 设随机变量X服从参数为P的0 - 1分布P(X=0)=1 - P,P(X=1)=P,则X的分布函数为F(X>=1)=1这个是为什么?不是P(X=1)=P,P(X>1)=0吗? - ？
余堵洁身：[答案] 首先你要明白,X(注意是大写)是一个随机变量,它在每个可能的数值上的具体取值都是有概率的.x(注意是小写)是一个具体的取值. P(X=1)=P的意思是:X=1的概率是p.是对概率的一个定义. 但F(X>=1)是分布函数,F(X)=P(x=
怀仁县15661183235： 设随机事件x服从参数为p的0 - 1分布 求E(x) - ？
余堵洁身： 这个叫两点分布,非常简单的.0代表事件未发生,1代表事件发生,事件发生的概率为p,则未发生概率为1-p.E(x)=0X(1-p)+1Xp=p.你可以参考课本解释就可以了.
怀仁县15661183235： 设随机变量*服从参数为p的0 - 1分布若p(*=0),则D(x)=? - ？
余堵洁身： 展开全部0-1分布的方差为D(X)=p(1-p).P(X=0)=1-p,P(X=1)=p,由p=3(1-p)解得p=3/4,所以 D(X)=3/4*(1-3/4)=3/16 .
怀仁县15661183235： 设总体X服从参数为p(0
余堵洁身：[答案] 由题意,EX=p,DX=p(1-p)∴E(.X)=1nni=1EXi=p,D(.X)=1n2ni=1DXi=1np(1−p)∴E(.X2)=[D(.X)+(E.X)2]=[1np(1−p)+P2]=p[1+(n−1)p]n又ES2=DX=p(1-p)∴由题意,E(.X2+kS2)=p2,得p[1+(n−1)p]n+kp(1−p)=p...
怀仁县15661183235： 概率论的一个题目设总体X服从(0 - 1)分布,X1,X2,……,Xn为X的一个样本,求p的极大似然估计. - ？
余堵洁身：[答案] 设总体X服从(0-1)分布,P(X=1)=p,P(X=0)=1-p.似然函数 L(p)=p^x1(1-p)^(1-x1)*...*p^xn(1-p)^(1-xn)=p^(x1+...+xn)*(1-p)^[n-(x1+...+xn)],对数似然函数lnL(p)=(x1+...+xn)lnp+[n-(x1+...+xn)]ln(1-p),令dlnL(p)/dp...
怀仁县15661183235： 设总体x服从＂0 - 1＂分布,概率函数是p{x=x}=p^x(1 - p)*(1 - x),求样本均值的数学期望和方差? - ？
余堵洁身：[答案] E(ΣXi)=ΣE(Xi)=nE(X)=np, E[(ΣXi)/n]=[ΣE(Xi)]/n=E(X)=p, D[(ΣXi)/n]=[ΣD(Xi)]/n^2=D(X)/n=p(1-p)/n,
