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X~U分布
设随机变量X Y相互独立同分布
X分布
如图 记
U
=max(X Y) V=min(X Y...
答:
你好!只要按定义分别求出各个取值组合的概率即可,结果如图。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
u
(0,1)是什么
分布
?
答:
u
(0,1)是均匀
分布
。均匀分布也叫矩形分布,它是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义,它们是数轴上的最小值和最大值,通常缩写为
U
(a,b)。均匀分布的概率密度函数为:f(
x
)=1/b- a,(a< x<b);f(x)= 0, else。在两个边界a和b处的f...
...如 二项 泊松 均匀 指数(
分布
)的字母 B P
U
N分别是什么的缩写_百度...
答:
B二项
分布
binomial distribution P泊松分布 poisson's distribution
U
均匀分布 uniform distribution E指数分布 exponential distribution N正态分布 normal distribution
设随机变量
X
,Y又联合分布律如下图,设U=min(X,Y),则
U分布
律为
答:
U
只有三个取值,可由定义算出它取每个值的概率如图。经济数学团队帮你解答,请及时评价。谢谢!
如果随机变量
X~
N(,),且EX=3,DX=1,则P(-1<X<1)=( )
答:
转换成标准正态
分布
(
x
-
u
)/sigma服从N(0,1);就是P(-1<
X
<1)=P(-4<(x-u)/sigma<-2)查表就行了
设总体
X
在(
u
-p,u+p) 上服从均匀
分布
,则参数u 的矩估计量为
答:
设总体
X
的
分布
函数为F(
x
, λ),其中,λ是未知参数,即待估计的那个参数。X1,X2,…,Xn是X的一个样本,x1,x2,…,xn是对应的样本值。为了求λ,需要构造一个适当的统计量λ’(X1,X2,…,Xn),用它的观察值λ’(x1,x2,…,xn)作为参数λ的近似值。其中,我们构造的这个统计量λ’(X1,X...
X
服从正态
分布
N(2,
u
方),若X在(0,2)内取值的概率为0.4,则X在(负无穷,4...
答:
概率=0.9 因为,
x~
N(2,
u
平方)所以,正态密度曲线关于直线x=2对称 即,P(x≥2)=P(x≤2)=0.5 因为,P(0≤x≤2)=0.4 则,P(x≤0)=P(x≤2)-P(0≤x≤2)=0.5-0.4=0.1 所以,P(x≥4)=P(x≤0)=0.1 则,P(x≤4)=1-P(x≥4)=1-0.1=0.9 所以...
X
服从正态
分布
,计算E(X^2),不用方差推导直接用积分怎么算!
答:
具体回答如图:由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于
x
的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。将一般正态
分布
转化成标准正态分布。
概率问题,
X
与Y独立同
分布
于正态分布,
U
=X+Y V=X-Y。。老师说U和V独立...
答:
因为
X
,Y相互独立 X+Y=
U
,X-Y=V U,V 的等高线
分布
是相互垂直的 画个平面等高图就知道 证明:f(
x
,y)=(1/2πσ²)e^({-(x-μ)²-(y-μ)²}/2σ²)f(
u
,v)=f(x(u,v),y(u,v) *|(dx/du) (dx/dv)| |(dy/du) (dy/dv)| x=(u+v)/2 y=(u...
设
X
-N(1,4),令Y=X-3/2,则Y的
分布
为?答案是N(-1,1)。求详解!
答:
证明书本上有 ,直接说结论 ,
X
~N(
u
,q^2) 关于X的线性函数Y=aX+b =>a=1/2 b=-3/2 服从Y~N(au+b,(aq)^2) u=1 q=2 au+b=1/2-3/2=-1 (aq)^2=(1/2*2)^2=1 所以答案是N(-1,1)。本题关键就是抓住线性函数Y=aX+b的性质。
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