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概率密度函数变换公式
二项分布的
密度函数
答:
具体回答如图:分布
函数
F(x)完全决定了事件[a≤X≤b]的
概率
,或者说分布函数F(x)完整地描述了随机变量X的统计特性。常见的离散型随机变量分布模型有“0-1分布”、二项式分布、泊松分布等;连续型随机变量分布模型有均匀分布、正态分布、瑞利分布等。
连续型随机变量“分布
函数
”与“
概率密度
”之间求
变换公式
1,0 ,x...
答:
好长,慢慢来,先第一个 F(x)对x求导就可以了,对于x≤0和x≥1,由于是常数,求导之后是0,所以f(x)= 0 其他 然后0
用反傅里叶
变换
求
概率密度函数
答:
这应该是个离散分布的特征
函数
,它的反傅里叶
变换
是用冲激函数 Delta(t)表示的 设c>0 .../ exp(q) q>0 F(q)=exp(c|q|)= (...\ exp(-q) q<0 ...=exp(cq)*u(q)+exp(-cq)*u(-q)=== 有点奇怪
已知
概率密度函数
怎么求它的数学期望和方差
答:
代入
公式
。在[a,b]上的均匀分布,期望=(a+b)/2,方差=[(b-a)^2]/2。代入直接得到结论。如果不知道均匀分布的期望和方差公式,只能按步就班的做:期望:EX=∫{从-a积到a} xf(x) dx=∫{从-a积到a} x/2a dx=x^2/4a |{上a,下-a}=0 E(X^2)=∫{从-a积到a} (x^2)*f(...
已知
概率密度函数
怎么求它的数学期望和方差
答:
代入
公式
。在[a,b]上的均匀分布,期望=(a+b)/2,方差=[(b-a)^2]/2。代入直接得到结论。如果不知道均匀分布的期望和方差公式,只能按步就班的做:期望:EX=∫{从-a积到a} xf(x) dx=∫{从-a积到a} x/2a dx=x^2/4a |{上a,下-a}=0 E(X^2)=∫{从-a积到a} (x^2)*f(...
二项分布的
概率密度函数
是什么
答:
二项分布没有
概率密度函数
,因为连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。这里指的是一维连续随机变量。而在概率论和统计学中,二项分布是n个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布。二项分布:在...
联合
概率密度函数
的基本结论
答:
我们首先注意到一个基本事实:分布
函数
FXY和联合
密度
fXY之间存在着紧密的联系。它们之间的关系是显而易见的,正如数学
公式
所示:FXY(x, y) = ∫-∞∞ ∫-∞∞ fXY(u, v) du dv 这个等式就像是一个积分的调色板,描绘了所有
可能
的联合
概率
值。接下来,让我们深入探讨边缘分布。当我们关注单个变量...
大学
概率
论问题,求
密度函数
答:
简单计算一下即可,答案如图所示 备注
知道了期望如何求
概率密度函数
?
答:
一般的知道了期望是求不出
概率密度函数
的。如果是正态分布的话可以,因为正态分布的概率密度函数只取决于期望和方差。运用相关
公式
即可。由于随机变量X的取值 只取决于概率密度函数的积分,所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。更准确来说,如果一个函数和X的概率密度函数取值不同...
设二位随机向量(X,Y)的
概率密度函数
为f(x,y)=2-x-y,0<x<1,0<y<1,0...
答:
解:使用卷积
公式
f(z)=∫(-∞,+∞)f(x,z-x)dx = z(2-z), 0 =< z < 1;= (2-z)^2, 1 =< z< 2;= 0, 其他 0<z<1时,因为 0<y<1, 0<z-x<1, 所以 0<x<z.f(z) = ∫ (-∞,+∞) f(x,z-x)dx = ∫(0,z) (2-z)dx = z(2-z), 0<z<1.当1<=...
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