x～π是什么分布
x~P(3)的方差是多少,这是什么分布,期望和方差怎么计算
方差是3。这是泊松分布，X~P(λ)，也可以写成X~π (λ)，P(X=k)=λ的k次方乘以e的(-λ)次方除以k的阶乘(这里用不了公式编辑器，只能口头叙述)。用期望和方差的公式可以推导出E(X)=λ，D(X)=λ，记住这个结论就行了，以后解题时直接用。
什么是正态分布?
在这个公式中：- x 是随机变量的取值；- μ 是正态分布的均值（期望值），决定了分布的中心位置；- σ 是正态分布的标准差，决定了分布的形状，标准差越大，曲线越扁平。在公式中，e 是自然对数的底数（约等于2.71828），π 是圆周率。正态分布的概率密度函数描述了变量在各个取值上的取值概率...
...问一下前边那个是什么分布?然后写出解题过程,
是泊松分布，计算如图，请采纳，谢谢！
概率论 Z~π(λ)是什么 分布呀?
参数为λ的泊松分布，写法不同而已，都是一个意思！！
...π],求Z=X+Y的概率密度函数(结果用标准正态分布函数φ(x)表示...
是X~π(λ)泊松分布 证明：P{X=k}=λ^k*e^(-λ)\/k!Y~π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)\/k!Z=X+Y P{Z=k}=∑(i=0,k)P{X=i}*P{Y=k-i} =∑(i=0,k)[λ^i*e^(-λ)\/i!]*[μ^(k-i)*e^(-μ)\/(k-i)!]=∑(i=0,k)[λ^i*μ^(k-i)*e^(-λ-μ)]\/[...
x,y是随机变量,其中x~π(λ1),y~π(λ2),x+y服从什么分布?
C，根据分布的加和性，其中二项分布，（这个要注意X+Y~B（M+N，P)，泊松分布（就是本题，x+y~∏（λ1+λ2））正态分布，χ²等
...X~π(1),参数为1的泊松分布即P{X=k}=1\/(e·k!)求P{
求P{ 大学数学,概率论与数理统计X~π(1),参数为1的泊松分布即P{X=k}=1\/(e·k!)求P{X=2E(X)}... 大学数学,概率论与数理统计X~π(1),参数为1的泊松分布即P{X=k}=1\/(e·k!)求P{X=2E(X)} 展开 我来答 1个回答 #热议# 该不该让孩子很早学习人情世故?
设随机变量X~U(0.1),Y~π(3),ρ XY=0.25.则D(X-2Y)
泊松分布和均匀分布 基本概念：X~U(0.1)方差为1\/12 Y~π(3)方差为3 D(X-2Y)=D(X)+D(2Y)+2Cov(X,2Y)=1\/12+4D(Y)+2Cov(X,2Y)=1\/12+4*3+ρ*根号下（D(X)*D(2Y)）=1\/12+12+0.25*1 =37\/3
什么是正态分布?
标准正态分布是指具有均值为0、标准差为1的正态分布。其概率密度函数为：f(x) = (1\/√(2π)) * e^(-x^2\/2)其中，x表示随机变量的取值，e是自然对数的底，π是圆周率。标准正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，且对称于均值为0的直线。标准正态分布的分布函数Φ(x)定义如下：Φ(x) = ...
随机数学中,随机变量Y~π(4) 是什么意思?
随机变量服从泊松分布 λ=4，泊松分布的概率P{Y=k}=（λ^k·e^-λ）\/k!
白山市脑血回答：[答案] 参数为1的泊松分布,只是不同的版本字母不同而已,我们用的就是X~P(1)
历文13797665701问： 若X~π (2),则P{X=D(X)}=_____ - 请问是什么分布?π是pi来的. - ？
白山市脑血回答：[答案] 是泊松分布,2就是公式里面的λ
历文13797665701问： X~π(λ)是什么? - ？
白山市脑血回答： x~π(λ)意味着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)显然:①P(X=k)≧0, ②当k趋于无穷时,由泰勒展开得∑P(X=k)=1,这符合P(X=k)是概率的条件.转自 超速战士
历文13797665701问： x~π(2)是什么函数?或是什么分布? - ？
白山市脑血回答： 参数为2的泊松分布: P(X=k)=e^(-2) 2^k / k!()k=0,1,2,.....)
历文13797665701问： x,y是随机变量,其中x~π(λ1),y~π(λ2),x+y服从什么分布? - ？
白山市脑血回答： C,根据分布的加和性,其中二项分布,(这个要注意X+Y~B(M+N,P),泊松分布(就是本题,x+y~∏(λ1+λ2))正态分布,χ²等
历文13797665701问： P(3)的方差是多少,这是什么分布,期望和方差怎么计算 - ？
白山市脑血回答：[答案] 方差是3. 这是泊松分布,P(λ),也可以写成X~π (λ),P(X=k)=λ的k次方乘以e的(-λ)次方除以k的阶乘(这里用不了公式编辑器,只能口头叙述了). 用期望和方差的公式可以推导出E(X)=λ,D(X)=λ,记住这个结论就行了,以后解题时直接用.
历文13797665701问： X~π(λ1)是什么意思?顺便帮忙证明下:设X和Y是相互独立的随机变量,且X~π(λ1),Y~π(λ2),证明Z=X+Y~ - ？
白山市脑血回答： 是X~π(λ)泊松分布 证明: P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k! Y~π(μ) P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+Y P{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=i}*P{Y=k-i} =∑(i=0,...k)[λ^i*e^(-λ)/i!]*[μ^(k-i)*e^(-μ)/(k-i)!] =∑(i=0,...k)[λ^i*μ^(k-i)*e^(-λ-μ)]/[i!*(k-i)!] =e^(-λ-μ)∑(i=0,...k)[λ^i*μ^(k-i)]/[i!*(k-i)!] =e^(-λ...
历文13797665701问： 随机变量X,Y相互独立,分别服从参数为a,b的泊松分布,证明X+Y服从参数为a+b的泊松分布. - ？
白山市脑血回答： X~π(a) Y~π(b) π(a) π(b)为柏松分布 则P{X=k} = (a^k)e^(-a)/k! P{Y=m} = (b^m)e^(-b)/m! k,m=0,1,2...... 因为X,Y相互独立 则他们的联合分布P{X=k,Y=m}=P{X=k} P{Y=m} P{X+Y=n}=∑P{X=i,Y=n-i} i=0,1,2,...,n=∑P{X=i}P{Y=n-i}=∑[(a^i)e^(-a)/i! ][(b^(n-i)...
历文13797665701问： 设X、Y是相互独立的随机变量,分别服从参数为λ1、λ2的泊松分布,怎样证明Z=X+Y服从λ1+λ2的泊松分布? - ？
白山市脑血回答：[答案] X~π(a) Y~π(b) π(a) π(b)为柏松分布 则P{X=k} = (a^k)e^(-a)/k! P{Y=m} = (b^m)e^(-b)/m! k,m=0,1,2. 因为X,Y相互独立 则他们的联合分布P{X=k,Y=m}=P{X=k} P{Y=m} P{X+Y=n}=∑P{X=i,Y=n-i} i=0,1,2,...,n =∑P{X=i}P{Y=n-i}=∑[(a^i)e^(-a)/i! ][(b^(n-i))e^(-b)/(...
历文13797665701问： 顺便帮忙证明下:设X和Y是相互独立的随机变量,且X~π(λ1),π(λ2),证明Z=X+Y~ - ？
白山市脑血回答：[答案] 是X~π(λ)泊松分布证明:P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k!π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+YP{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=i}*P{Y=k-i}=∑(i=0,...k)[λ^i*e^(-λ)/i!]*[μ^(k-i)*e^(-μ)/(k-i)!]=∑(i=0,...k)[λ^i*μ^(k-i)*e^(...
