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离散型随机变量概率函数怎么求
概率论里
随机变量
在一点的
概率怎么
算?
答:
随机变量
在一点的
概率
:p(x=a)=F(a)-F(a-0),这个才是正确的表述。F(a)=P(X<=a), 即随机变量在以a为右端点所有左边取值的概率。F(a-0)是F(x)在x=a处的左极限 从负无穷到a点的概率 减去 负无穷到a点左边的概率,岂不就得到a点处的概率了。
离散型随机变量
的分布律及性质
答:
关于
离散型随机变量
的分布律及性质如下:非负性:p(xi)>=0。正则性:∑[i=1,∞]p(xi)=1,分布
函数
的图形是有限级或无穷极的阶梯函数。离散型随机变量的释义 随机变量分为离散型随机变量与非离散型随机变量两种,随机变量的函数仍为随机变量。有些随机变量,它全部
可能
取到的不相同的值是有限个或...
怎样求离散型随机变量
的数学期望?
答:
记D(x)为该数据的方差,E(x)为期望,则D(x)=E(x^2)-[E(x)]^2,这样就可以把E(X²)求出来,或者直接用定义法求也可以。数学期望是试验中每次
可能
结果的
概率
乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映
随机变量
平均取值的大小。期望值是基础概率学的升级版,是所有管理决策的过程...
离散型随机变量怎么求
最大似然估计量
答:
连续型场合的似然
函数
就是样本的联合密度函数在给定的观测值(x_1,x_2,...,x_n)处的表达式。
离散型
场合:总体分布(实际上是分布列):f(x, a)(=P{X=x}),只不过与参数a有关 样本取给定的那组观测值(x_1,x_2,...,x_n)的
概率
P{(X_1,X_2,...,X_n)=(x_1,x_2...
离散型随机变量
数学期望公式
怎样
推导
答:
如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为
离散型随机变量
。离散型随机变量的一切
可能
的取值xi与对应的
概率
p(xi)乘积之和称为该离散型随机变量的数学期望 (若该求和绝对收敛),记为E(x),是简单算术平均的一种推广,类似加权...
概率
论:设
离散型随机变量
X的分布
函数
为(见下图);求a。谢谢。
答:
首先,我想你应该要记得这个公式:P{X=a}=P{X<=a}-P{X
离散型随机变量怎么求
似然
函数
答:
θ|x)(在数值上)等于给定参数θ后
变量
X的
概率
:L(θ|x)=P(X=x|θ)。似然
函数
的主要用法在于比较它相对取值,虽然这个数值本身不具备任何含义。例如,考虑一组样本,当其输出固定时,这组样本的某个未知参数往往会倾向于等于某个特定值,而不是随便的其他数,此时,似然函数是最大化的。
设
离散型随机变量
X的分布
函数
F(x)求P{X
答:
P{X≠1}=1-P{X=1}=1-(F(1+0)-F(1-0))=1-(0.8-0.4)=0.6 P{X
问: 设
离散型随机变量
X的
概率
分布为P{X=k}=c(2/3)k次方,k=1,2,3...
答:
具体回答如图:当随机变量的可取值全体为一离散集时称其为
离散型随机变量
,否则称其为非离散型随机变量,这是很大的一个类,其中有一类是极其常见的,随机变量的取值为一(n)维连续空间。
随机变量
的
概率
密度
函数怎么求
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(...
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