设X服从参数为2的泊松分布,Y=2X-2-搜答案-搜狗做题网

X+Y服从参数为(a1+a2)的泊松分布,因为泊松分布具有可加性,证明见参考资料

随机变量X服从参数为2的泊松分布,D(X)=2.所以cov(X,Y)=cov(X,3X-2)=cov(X,3X)=3cov(X,X)=3D(X)=6.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!

依题意可以得到λ=3,；所以E(X)=D(X)=3;而D(X)=E(X^2)-E(X)^2=3;所以E(X^2)=E(X)^2+D(X)=12；

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

若是没有记错的话,虽然卷积公式在连续型随机变量中提出来,但是有说过对于离散型随机变量也可使用,把那个积分改成求和就行了再问：能具体为我证明此题吗？谢谢再答：不知道公式怎么打，只能简要说一说：因为X、Y

请看看我在那里的答案吧,有问题请提出来

由于相互独立,EXY=EX*EY=1*2=2泊松分布的期望等于纳姆达=1二项分布的期望等于np=4*0.5=2

这个用泊松分布可加性来做,很简单X,Y相互独立且分别服从p(λ1),p(λ2)那么Z=X+Yp(λ1+λ2)参考资料里有他的证明

要用到微积分吗?具体公式给下回答：=Σ（3^I*e^(-3)I/I!）(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!）=Σ（3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!）=Σ[

再问：求详解过程再答：

随机变量X与Y相互独立,那么D(X-2Y+3)=DX+2²*DY而X～B(16,0.5),Y服从参数为9的泊松分布所以DX=16*0.5*(1-0.5)=4,而Y的方差就等于泊松分数的参数,

其实楼上的那位过程是对的,只是给的结果是方差.Y服从二项分布Y~b(n,p),这里n=3,p=e^(-2).所以E(Y)=3*e^(-2)再问：p=e^(-2)这个怎么得出来的。。。。。再答：泊松分布

X.Y参数为1的柏松分布,则其母函数为Ψ（s)=e^(s-1)X.Y相互独立,X+Y母函数为Ψ（s,s)=Ψ（s)*Ψ（s)=e^(2(s-1))X+Y服从参数为2的泊松分布.再问：能再详细点吗。再答

首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ）·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ）·λ^（∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取

lambda

泊松分布的期望和方差均为λ（就是参数）.所以E（Y）=2*E（X）-2=2E（Y）=2

楼上的答案似乎不对P(X>1)=1-P(X=1)-P(X=0)=1-e^(-1)-e^(-1)-=1-2/e=0.26424

D(2X-3Y)=4*D(X)+9*D(Y)D(X)=n*p*q=100*0.2*0.8=16D(Y)=λ=3所求为64+27=91

π(a)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

X~N(1,2）则E(X)=1,Y服从参数为3的泊松分布,则E（Y）=3；E(Y^2)=3^2+3=12;E(X^2)=1;D（xy）=E[（xy）^2]-E^2（xy)=E(x^2y^2)-E^2(