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AE中,rAnDom();可以控制随机变量,但在加什么表达...

∫(∞,0) Ae^(-3x)dx = 1 (-1/3)A e^(-3x) |(∞,0) = (-A/3) {e^(-3∞) - 1} = A/3 = 1 解出:A = 3 分布函数:F(x) = ∫(x,0) 3e^(-3u)du = - e^(-3u) |(x,0) = -{e^(-3x) - 1} = 1 - e^(-3x)

朋友你好,本题来自2010年的研究生数学考试. 如果死算,那么计算较为困难.但是如果已知泊松积分的公式,那么只需要凑系数即可. 解一:可以先求条件概率密度再求系数A. 解二:可以直接求A. 备注:原题还求条件概率密度.当年数一难度系数0.296;数三...

同学这就是定义啦定义,没什么好说的,参考百度百科课本都行,分布函数就积个分

概率的正则性,所有情况发生的概率和为1 ∫(0,+无穷大)∫(0,+无穷大)f(x,y)dxdy=1 ∫(0,+无穷大)∫(0,+无穷大)ae^(-3x-4y)dxdy=1 a∫(0,+无穷大)e^(-3x)dx∫(0,+无穷大)e^(-4y)dy=1 a*(1/3)*(1/4)=1 a=12

由∫+∞?∞φ(x)dx=1可得,1=∫0?∞Aexdx+∫2014dx=Aex|+∞0+12=A+12,故A=12.X分布函数为:F(x)=P(X≤x)=∫x?∞φ(t)dt=12ex, x≤012+x4, 0<x≤21, x>1.从而,P{-0.5<X<1}=F(1)-F(0.5)=34-12e?0.5.故A=12,F(x)=

首先我觉得 E(aX + bY) = aE(X) + bE(Y) (应该永远)是正确的。这叫 linearity of expectation 期望直(所遵循)的线性性质 参见: http://en.wikipedia.org/wiki/Expected_value (under "Linearity") 不懂 所谓 “二维随机变量的数学期望的性...

朋友你好,本题来自2010年的研究生数学考试。 如果死算,那么计算较为困难。但是如果已知泊松积分的公式,那么只需要凑系数即可。 解一:可以先求条件概率密度再求系数A。 解二:可以直接求A。 备注:原题还求条件概率密度。当年数一难度系数0.2...

(1) f(x)=ae^(x) ,x≤0 ; f(x)=ae^(-x),x>0 由概率密度函数的性质得 ∫ae^xdx(积分区间为负无穷到0)=1/2 得a=1/2 (2) F(x)=(1/2) (e^x),x≤0 F(x)=1-(1/2)e^(-x),x>0 代入P{0≤x≤1}=F(1)-F(0)=(1/2)(1-1/e) 或者P{0≤x≤1}=1/2∫e^(-x)dx 积分区...

∫(-∞,+∞) Ae^(-x^2+2x)dx =A ∫(-∞,+∞) e^(-x^2+2x-1+1)dx =A ∫(-∞,+∞) e^[- (x-1)^2+1]dx =Ae ∫(-∞,+∞) e^[- (x-1)^2]dx = Ae√π = 1 所以:A = 1 / (e√π) 答案为:C. A = 1 / (e√π) 利用了一楼师兄提供的积分公式:∫(-∞,+∞) e^(-x^2)dx = √π,...

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