随机变量服从泊松分布

随机变量x服从泊松分布P(8),Y服从[0,4]均匀分布,E(2X+3Y)=如果他们是相对独立的话E(2X+3Y)=2E(X)+3E(Y)P(8)的期望是8U[0,4]的期望是2所以E(2X+3Y)=2*8+3*2=22希望可以帮助到你~~

随机变量X服从参数为1的泊松分布,则E(X²)=____P（1）,所以E（X）=1,D（X）=1,又因D（X）=E(X²)-E²（X）,所以E(X²)=D（X）+E²（X）=2

设随机变量X,服从参数T,T>0的泊松分布,求E(X平方)E(X^2)=E(X^2-X+X)=E[X(X-1)+X]=E[X(X-1)]+E(X)=∑(k=0→∞)k(k-1)T^ke^(-T)/k!+∑(k=0→∞)kT^ke^(-T)/

随机变量X服从参数为3的泊松分布,则E(X-3)=因为E(X-3)=E(X)-3,且随机变量X服从参数为3的泊松分布.所以E(X)=入=3所以E(X-3)=入-3=0

设随机变量x服从参数为λ的泊松分布,求E(X+1)^-1　　这题的思路是把期望展开,然后利用泊松分布的概率质量公式将期望的表达式进行整理,具体步骤如下　　最后的结果是(1-e^{-λ})/λ　　如果发现有问题的话,

已知随机变量x服从参数为2的泊松分布则E(X2)=因为$X\simP(2)$,所以,$\E{X}=2$,$\Var{X}=2$.所以$\E{X^2}=\Var{X}+\E{X}^2=2+2^2=6$,建议好好看看书上的随机变量数字特征这一章

设随机变量X服从参数为4的泊松分布,则DX=____________.泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4PS：泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)

设随机变量X服从参数为3的泊松分布,则X平方数学期望,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；

若随机变量X服从泊松分布P（2）,则P（X>2）=?>dpois(0,2)[1]0.1353353>dpois(1,2)[1]0.2706706>dpois(2,2)[1]0.2706706所以P（X

若随机变量X服从泊松分布P（2）,则P（X>2）=P（X>2）=1-P(X=0)-P(X=1)-P(X=2)=1-e^(-2)-2*e^(-2)-2^2*e^(-2)/2=1-5*e^(-2)

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^(-

假设随机变量X以概率0.2服从均值为5的泊松分布,以概率0.8服从均值为1的泊松分布,则Var(X)等于（）P(X=k)=0.2*5^k*e^(-5)/k!+0.8*e^(-1)/k!,k=0,1,2,3……………EX=∑P(X=k)*k=

如何证明三个独立同分布的泊松分布的和服从泊松分布假设三个随机变量X.Y.Z都服从参数为λ的泊松分布.如果不先证X+Y服从泊松,再证(X+Y)和Z服从泊松分布的话.可以一次证明这三个服从泊松吗?令T=X+Y+Z,先求x+y+z

概率论：随机变量X服从参数λ的泊松分布,当k取何值时概率最大?如上.设X=k时概率最大P(X=k)/P(X=k+1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k+1)*e^(-λ)/(k+1)!]=(k+1)/λ>=1即k>=λ-1P(X=

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,则E（X^2）=?求解答过程X~π（2）E（x）=2D(X)=2D（X）=E(X^2)-[E(X)]^22=E（X^2）-4E（X^2）=6

设随机变量x服从参数为1的泊松分布,则p{x=EX²}等于多少,X服从参数为1的泊松分布则EX=DX=λ=1EX²=DX+(EX)²=2P{X=EX²}=P{X=2}=1/(2!e)=1/(2e)看不

设随机变量x服从参数为3的泊松分布则p（x=2）P(X=2)=[9e^(-3)]/2P（X=2）=[9e中^（-3）]/2切比雪夫不等式：P（|X-EX|>=yipuxilou）泊松分布的期望和方差参数=3，你该知道把它算在P（|X|>=2

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,则E(2X）等于?参数为2的泊松分布,其期望就等于参数2即,E(X)=2∴ E(2X)=2E(X)=4……【期望的性质E(CX)=CE(X)】

已知离散型随机变量X服从参数为3的泊松分布,则概率P{X=0}=?你是不明白分母的那个k!0!的值在数学上通常是约定为1的,因此代入公式后的答案是P{X=0}=e^-3.0.05

若随机变量X服从泊松分布,P(X=1)=P(X=2),则P（XP（X(k=0,1,2,…)由P(X=1)=P(X=2)可以求出纳米达等于2,则P（X<=1 ) 分两种情况当X=0时和X=1时.p(0)=e的负2次方