概率密度大于1-热点-考试作业题

边缘概率密度取值范围能大于1吗?边缘概率密度的大小,根据题目看；如：相互独立的X,Y,X服从[0,0.1]的均匀分布,Y服从[0,10]的均匀分布边缘概率密度f(x)=5>1,x属于[0,0.1]

matlab中的ksdensity求得概率密度为什么大于1ksdensity求的的是概率密度,但是用了离散的方法表示,要乘以离散间隔才是概率.比如：[f,xi]=ksdensity(x,[0:0.01:1])得到的f是区间[xi,xi+0.

连续型随机变量概率密度可以大于1吗?为什么?密度可以大于1例如f=2*e^(-2x),x=0时密度就是2密度只是个瞬时的概率密度,而在实属定义域做积分的话,出来的结果一定是1,所以累积密度不会大于1某个瞬时点的密度大于1,按面积的定义横跨1

用正态分布的概率密度函数算出的值大于1?我用正态分布的概率密度函数如图,带入平均值μ=0.5912和总体标准偏差 σ=0.2696,当X大于0.3571小于0.8285这段时,计算的结果大于1,请高手指教,为什么会出现这个情况呢?

设连续型随机变量X具有概率密度求设连续型随机变量X具有概率密度F(x)={kx+1,x大于等于0小于等于2}0其他求：\x05（1）确定常数k；(2)P(3/2(1)对kx+1积分,得0.5kx^2+x,把上下限0,2代入,得2k+2＝1,

求教matlab求正态概率密度的函数normpdf,算出来的结果怎么大于1?比如,均值是10,标准差是0.2,求样本取10时的概率normpdf（10,10,0.2）得到的结果貌似大于1,请问这是什么原因?因为那个是概率密度函数值啊对他积分

N个相互独立的随机变量Xi,其概率密度为f(x)=1(x小于等于1,大于等于0),计算概率.计算使（X1-X2）的绝对值大于a,（X2-X3）的绝对值大于a,（X3-X1）的绝对值大于a,同时成立时的概率.a小于1/2,大于0.推广到,i,

关于概率统计的数学.我想知道概率密度f(x)的几何意义是什么呢,为什么它一定非负而且可以大于1呢...?连续性随机变量的概率密度f(x)因为连续随机变量在任意点上的概率为0,因此要考虑在这一点的小邻域的概率P(x)=f(x)dx所以f(x)

X的概率密度为什么是1 (0,1)之间均匀随机取值,当然是1,有什麼疑问?∫(0~1)Adx=1A=1然後就是自然而然得到条件密度1/(1-x),哉乘上x的边缘密度=1/(1-x)

这题概率为什么大于1? b和c杠相互独立吗,蛋疼,c杠为1-a-b这能独立的起来吗正确的情况下概率不可能大于一，只能说明你算错了你算错了P（B）不是1/2么。你算错了

对分布密度对称的误差,误差小于其期望值的概率为多少?大于其期望值的概率是多少?对于对称分布,其期望值一定的密度函数的对称轴,因此小于期望值与大于期望值的概率相等,都是50%.

联合概率密度函数值是否有可能大于1?（0,Nf）区间内的的累积分布函数值用用什么命令?我知道一般的概率密度函数值都是小于1的,我有1题计算的联合概率密度函数值大于1,具体题目如下：muX=1.2736; varX=0.

概率论与数理统计：为什么分布函数里是大于等于,到概率密度里就只剩大于了呢? 分母不能等於0啊

概率随机变量概率密度协方差1)E(X)=∫(0~1)∫(-x~x)xdydx=∫(0~1)2x²dx=2/3因为是均匀分布且密度函数关於x轴对称E(Y)=0E(XY)=∫(0~1)∫(-x~x)xydydx=∫(0~1)0dx=0

随机变量概率密度问题随机变量X的概率密度函数为-1y≤1时,Fy(y)=0；2≥y>1时,Fy(y)=∫[-根号(y-1),根号(y-1)]f(x)dx=2∫[0,根号(y-1)](1-x)dx=2(x-x^2/2)|[0,根号(y-1)]

概率密度的意义是什么?考研复习到概率时,有个概率密度,它的和并不是1,概率密度的定义到底是什么呢?设F（x)是随机变量X的分布函数,若存在一个非负的函数f（x),对任何实数x,有F(x)=[xf(t)dt.[-无穷则称X为连续型随机变量,同

油浆密度大于1怎样脱水什么油浆?一般油与水不相溶,最简单的方法是静置,待其分层,再用分液漏斗分开即可,也可用足量氧化钙（生石灰）投入其中,待其反应完全再过滤即可

设随机变量X的概率密度为fx=3x平方时x大于0小于1,fx=0时为其他,且P{X大于a}=0.784,则a=?随机变量X的概率密度fx=3x²0＜x＜10其他}=0.784,则a=3

概率分布密度是什么?直观的说,就是事件在每个因素上产生的概率例1：5把钥匙,其中就一把正确的,去开一个锁,用任何一把钥匙（因素）可能打开锁（事件）的概率都是20%,这就是分布密度,这个例子的分布密度是平均的例2：一个人,在某个年龄段死亡的概