设总体X~P(λ),则来自总体X的样本X1,X2.Xn的样本概率分布为

泊松分布的期望和方差是什么?
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表示某类函数关系，k表示数量，等号的右边，λ 表示事件的频率。例题：某电影院的爆米花机总是坏，顾客们很不高兴。下...

设X～P(λ),且已知P(X=1)=P(X=2),则P(X=4)=( )
【答案】：

设总体x服从泊松分布p(λ),x1,x2,..xn为其样本,求其样本均值的...
结果为：解答过程（因有分布符号和底数符号无法打出，故只能截图）如下：

设总体X服从泊松分布 P(λ),X1,X2,…,Xn为取自X的一组简单随机样本,求...
P(X=x)=(Xe~-)\/x!,构造似然函数L(入)=P(X=x1)P(x-=2...(X=xn)=N)(xien)\/xil,然后两边取对数,再对)求导,令导数为零，得到入的极大似然估计。极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的另一种方法，最大概似是1821年首先由...

设X~π(λ),其中λ>0为未知,X1,X2,……Xn为来自总体的一个样本,求概率...
用最大似然估计法估计出λ,或用矩估计法来估计可得λ估计量=X拔=（X1+X2+…+Xn)\/n最大似然估计法L(λ)=∏【i从1到n】λ^xi*e^(-λ)\/xi!lnL(λ)=(x1+x2+…+xn)*lnλ+-nλ-(lnx1!+lnx2!+…+lnxn!)对λ求导,并令导数等...

生信课程笔记12-负二项分布与测序
X~P(λ) 均值μ = λ 方差σ^2 = λ μ是泊松分布所依赖的唯一参数,μ值越小分布越偏倚,μ=20时分布接近正态分布,μ=50时可以认为呈正态分布。 每一次试验中都有两种互斥的结果,成功的概率为p,失败的概率为(1-p)。每次试验之间独立,互不影响。重复试验,直到预定的失败数发生r次,那么成功的次数X会服从...

请问数理统计高手:X1,X2,X3,X4是来自于总体X的样本,试求下列情况下的...
1 X~P(入)fx(x)=(入^x)e^(入)\/x!f(x1,x2,x3,x4)=入^(x1+x2+x3+x4)*e^(4入)\/(x1!x2!x3!x4!)2 fx(x)=1\/θ f(x1,x2,x3,x4)=1\/θ^4 3 τ(1,λ)是gamma分布吗？？X~τ(1,λ)~E(λ)fx(x)=λe^(-λx)f(x1,x2,x3,x4)=(λ^4)e^(-λ(x1+x2+...

已知随机变量X~π(λ),且有P(X>0)=0.5,求P(X≥2)
x服从泊松分布。也就是说x=k的概率是：P(X=k)=e^(-λ)*[(λ^k)\/(k!)],(k≥0)。P(X>0)=0.5。即P(X=0)=0.5，所以λ=0.5。而P(X=1)=0.5e^(-0.5)。故P(X≥2)=1-P(X=0)-P(X=1)=0.5-0.5e^(-0.5)。随机变量 随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法...

已知随机变量X~π(λ),且有P(X>0)=0.5,求P(X≥2)
x服从泊松分布.也就是说x=k的概率是：P(X=k)=e^(-λ)*[(λ^k)\/(k!)],(k≥0)P(X>0)=0.5 即P(X=0)=0.5，所以λ=0.5 而P(X=1)=0.5e^(-0.5)故P(X≥2)=1-P(X=0)-P(X=1)=0.5-0.5e^(-0.5)

设总体ζ~P(λ),求可估计函数e^λ的无偏估计? (《应用数理统计》(孙 ...
对于凸函数（二次导数大于零的函数）f(x)，E(f(x))>=f(E(x)).其中E为数学期望。这是著名的Jensen不等式。f(x)=e^x是典型的凸函数，所以E(e^λ)>e^(E(λ)).所以上面的回答完全错误！正确答案是2^ζ.