设随机变量 与 独立,分别服从参数为 与 的指数分布,求 的分布密度.

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/25 03:57:12
设随机变量 与 独立,分别服从参数为 与 的指数分布,求 的分布密度.
设两个随机变量X和Y相互独立且分别服从参数为a1,a2的泊松分布,则X+Y服从参数为什么的泊松分布?

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

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?

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

19.设随机变量X~B,Y服从参数为3的泊松分布,且X与Y相互独立,则 D(X+Y)=______.

X服从B(n,p)二项分布D(X)=np(1-p)Y服从参数为3的泊松分布D(Y)=3X与Y相互独立D(X+Y)=D(X)+D(Y)D(X+Y)=np(1-p)+3解毕

设随机变量X与Y均服从参数为λ的指数分布,且X与Y相互独立,求Z=X+Y的密度函数

fx(x)=λe^(-λx)f(x,y)=λ²e^(-λx-λy)z-x>0,z>xfZ(z)=∫(-∞,+∞)f(x,z-x)dx=∫(-∞,+∞)f(x,z-x)dx=∫(0,z)λ&#

随机变量的数学期望设随机变量ξ,η相互独立,ξ服从参数为λ的指数分布,η服从参数为n,p(0

因为随机变量ξ,η相互独立,所以E(ξη)=E(ξ)E(η)而E(ξ)=1/λ,E(η)=np所以E(ξη)=np/λ

设随机变量x与y相互独立,都服从参数为1的指数分布,求P{X

对参数为入1,入2的两个指数分布X1,X2P(X1>X2)=入1/(入1+入2)1/(1+1)=1/2E(a),E(b)为例P(X>Y)∫(0~)∫(0~y)abe^(-ax-by)dxdy=∫(0~

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为3的泊松分布,证明X+Y仍服从泊松分布,参数为6

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

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为3的泊松分布,证明X+Y服从泊松分布,参数为6

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[

设随机变量ζ与η独立,分别服从参数为λ和μ的指数分布,求ζ-η的分布密度函数

L=Lamda,M=MiuP(x,y)=1/L*1/Mexp(-Lx)*exp(-My)a>0P(y-x=a)=int(x,0,+inf)(P(x,x+a))=1/(L*M)*inf(exp(-Lx-

设随机变量X与Y相互独立,若X服从(0,1)上的均匀分布,Y服从参数为1的指数分布,求随机变量Z=X+Y的概率密度

fz(t)=p(x+y=t)=∫p(y=t-x|X=x)p(X=x)dx注意x从0到t,=∫fy(t-x)dx=∫e^(x-t)dx=1-e^-t或者p(x+y=t)=∫p(x=t-y|Y=y)p(Y

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为1的指数分布,求Z=2X+2Y的密度函数

把他们各自的密度函数写出来再一加就是e^-2(e^x-e^y)

设随机变量X与Y相互独立,且X~B(16,0.5),Y服从参数为9的泊松分布,则D(X-2Y+3)=?

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,

设随机变量X1,X2,X3相互独立,其中X1在[0,6]上服从均匀分布,X2服从正态分布N(0,22),X3服从参数为

D(x1)=3D(x2)=22D(x3)=3D(Y)=D(x1)+4D(x2)+9D(x3)=3+88+27=118如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,

设随机变量X与Y相互独立且分别服从参数λ=2和λ=1的指数分布 求P{X+Y≤1}

求出XY联合概率密度以后,在坐标轴XY上画出Y=-X-1的线,再根据X和Y的取值范围ie,即X>0,Y>0,把联合概率密度在围成的三角形内进行2重积分,即可算出最后答案,