如果总体X服从泊松分布，参数为a,那么来自总体的样本X1,X2...Xn的均值的概率表示为？
根据无偏估计的定义，统计量的数学期望等于被估计的参数，具体到这里就是说
E（c*X的平均值）=θ
又由期望的性质
E（c*X的平均值）=cE（X的平均值）=θ
那么
E（X的平均值）=θ/c
又E（X的平均值）其实就是总体均值，也就是2θ
那θ/c=2θ，c就等于1/2
概率论我已经忘光光了……
11设总体X服从参数为λ(λ>0)的泊松分布,X1,X2,...,Xn是总体X的样本,试...
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.
总体X服从泊松分布(2),X1.X2...Xn是来自X的随机样本,Y=X1²+X2²...
DY算了下不太好算，不过能得出EY就够了
X服从泊松分布PX≤1
可靠性中常用的概率分布 名称记号 概率分布及其定义域、参数条件 均值E(X) 方差D(X) 图形 泊松分布P（λ） λ λ 泊松分布：一个系统，在运行过程中由于负载超出了它所能允许的范围造成失效，在一段运行时间内失效发生的次数X是一随机变量，当这随机变量有如下特点时，X服从泊松分布。特点1：当时间...
泊松分布是怎样的分布
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...
服从泊松分布是什么意思?
相关信息：泊松分布是最重要的离散分布之一，它多出现在当X表示在一定的时间或空间内出现的事件个数这种场合。在一定时间内某交通路口所发生的事故个数，是一个典型的例子。泊松分布在管理科学、运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。（在早期学界认为人类行为是服从泊松分布，2005年在nature上...
泊松分布期望公式推导
当 k → ∞ 时，1\/k! → 0，因此期望 E[X] 趋于 λ。拓展介绍 泊松分布的期望和方差均是λ，λ表示总体均值；P(X=0)=e^(-λ)。X～P(λ) 期望E(X)=λ，方差D(X)=λ 。利用泊松分布公式P(x=k)=e^(-λ)*λ^k\/k。P表示概率，x表示某种函数关系，k表示数量，等号的右边，λ ...
设为来自总体的简单随机样本,其样本均值为,无偏估计量,试求常数c的值...
X1，X2，…，Xn（n≥2）为来自总体的简单随机样本，总体X服从参数为λ（λ＞0）的泊松分布，故：EX1=EX2=…=EXn=λ，DX1=DX2=…=DXn（n≥2）（n-1）X1^2\/求和i=2Xi2 F（1，n-1）因为总体X服从泊松分布，所以E(X)=λ，即du u1=E(X)=λ 因此有 λ=1\/n*(X1+X2+...+Xn)=X...
设总体X服从参数为λ的泊松分布,其中λ为未知参数.X1,X2,...,Xn为...
设总体X服从参数为λ的泊松分布,其中λ为未知参数.X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则参数λ的矩估计量为?... 设总体X服从参数为λ的泊松分布,其中λ为未知参数.X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则参数λ的矩估计量为? 展开 我来答 1...
若随机变量X服从泊松分布P(2),则P(X>2)=
> dpois(0,2)[1] 0.1353353 > dpois(1,2)[1] 0.2706706 > dpois(2,2)[1] 0.2706706 所以P（X<=2）=0.1353353+0.2706706+0.2706706=0.6766765 这里的答案就是1-0.6766765=0.3233235
设x服从泊松分布,其分布律为p{x=k}=r*ke*(-r)\/k!,k=0,1,2…,问当k取...
若λ是整数，k＝λ或者k＝λ-1时最大。若λ不是整数，k＝[λ]时最大 FX(x)是分段的,x<0时，等于0；0<=x=1时，等于1 FX(x)=P(X<=x)是个累积的函数，最大值是1
自脉商品：[答案] 对LZ的提问表示疑惑…… 已知总体分布,如果抽样均匀(一般情况下默认),样本的概率分布和概率分布函数与总体相同.
个旧市19494137520： 设X服从参数为a的泊松分布P{X=1}=P{X=2},则概率P{0 - ？
自脉商品：[答案] P{X=k}=a^k/(k!e^a) k=0,1,2... P{X=1}=P{X=2}, a/e^a=a^2/2e^a, a=2 所以X服从参数为2的泊松分布 P{0
个旧市19494137520： 设x服从参数为A的泊松分布,则D(X+Y)=E(X)+E(Y) - ？
自脉商品： 如果X~P(a)那么E(x)=D(x)=a;D(x+Y)=D(x)+D(Y)=E(x)+E(Y)
个旧市19494137520： 设X服从参数为a的泊松分布P{X=1}=P{X=2},则概率P{0<X^2<3}=? 哪位大侠帮忙解答谢谢 - ？
自脉商品： P{X=k}=a^k/(k!e^a) k=0,1,2... P{X=1}=P{X=2},a/e^a=a^2/2e^a,a=2 所以X服从参数为2的泊松分布 P{0
个旧市19494137520： 设总体X服从参数为λ(λ>0)的泊松分布,X1,X2,....,Xn是总体X的样本,试求参数λ的最大似然估计 - ？
自脉商品：[答案] 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.
个旧市19494137520： X服从泊松分布求E[X(X - 1)] - ？
自脉商品： 设X服从泊松分布,参数为λ,那么 EX=λ, DX=λ,所以 E[X(X-1)] =E(X^2)-EX =DX+(EX)^2-EX =λ+λ^2-λ =λ^2.也可以直接根据定义 E[X(X-1)] =sum(n(n-1)*λ^n/n!*e^(-λ)), n=0..∞ =sum(λ^2*λ^(n-2)/(n-2)!*e^(-λ)), n=2..∞ =λ^2*sum(λ^n/n!*e^(-λ)), n=0..∞ =λ^2*1 =λ^2
个旧市19494137520： x服从泊松分布 求E(e^x) - ？
自脉商品： 先求泊松分布中的/\,/\=2,然后再仿照书上例题做 请采纳答案,支持我一下.
个旧市19494137520： 设总体X服从参数为λ的泊松分布,其中λ为未知参数.X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则参数λ的矩估计量为? - ？
自脉商品：[答案] 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.
个旧市19494137520： 参数不可估计概率设母体是二点分布b(1,p),0p<1ξ ？
自脉商品： 考虑T=ξ1+ξ2+……+ξn T是充分统计量,T~b(n,p) 假设存在θ^=θ^(t)使得θ^是θ的无偏估计 于是E(θ^)=∑[C(n,i)*θ^(i)*p^i*(1-p)^(n-i)]=1/p 也即:∑[C(n,i)*θ^(i)*p^(i+1)*(1-p)^(n-i)]-1=0 此为p的n+1次方程,至多含有n+1个实根 要使它对(0,1)中所有的p都成立是不可能的 因此参数θ=1/p是不可估的
个旧市19494137520： 【解答题】求参数λ的极大似然估计.【解答题】设总体X服从参数为λ>0的泊松分布,(X1,X2,…Xn)是从该总体取得的简单随机样本的样本单元观察值,求... - ？
自脉商品：[答案] P(X=x)=(λ^xe^-λ)/x!,构造似然函数L(λ)=P(X=x1)P(X=x2)...P(X=xn)=∏)(λ^xie^-λ)/xi!,然后两边取对数,再对λ求导,令导数为零,得到λ的极大似然估计.实在不好打!
