p(A–B)=1-p(B–A)吗,为什么?

作者&投稿:宇文田 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
第二题请问a为什么是错的。该图线不就是p–1/V图像吗,p与1/v成正比。记得看左图~

P和1/v是成正比
但是P和v不是正比啊,A说的是压强和体积,也就是P和v

答案见下图

不等于,理由如下:
p(A-B)=pA-pB

而1-p(B-A)等于1-pB+pA
很显然,这两项不可能相等的,因为1不可能等于0


1、 A = 1/2 B = 1/π

2、1/2

解题过程如下:

(1)F(-无穷)=0 即A-Bπ/2=0

F(+无穷)=1 即A+Bπ/2=1

得 A = 1/2

B = 1/π

(2)P{-1〈X〈=1} =F(1)-F(-1)=3/4-1/4=1/2

随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例。

扩展资料

按照随机变量可能取得的值,可以把它们分为两种基本类型:

离散型

离散型(discrete)随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数,某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类,主要分为:伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。

连续型

连续型(continuous)随机变量即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。






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