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离散型随机变量的分布列
离散型随机变量分布列
的性质?
答:
离散型随机变量的分布列
有下列两个性质:①对于随机变量ξ的任何取值x ,其概率值都是非负的,即P ≥0,i = 1,2,…;②对于随机变量的所有可能的取值,其相应的概率之和都是1,即P + P + … = 1.
设
离散型随机变量
X
的分布列
为。。。
答:
离散型随机变量的分布列
有下列两个性质:①对于随机变量ξ的任何取值x ,其概率值都是非负的,即p ≥0,i = 1,2,…;②对于随机变量的所有可能的取值,其相应的概率之和都是1,即p + p + …= 1.
分布列
与分布律有什么区别?
答:
对一个
离散型随机变量
X,其取值为k的概率为pk。连续的
变量分布
描述;或者是比较复杂的离散随机变量。条件分布律:F(x,y)=P(X<=x),对于二维随机变量(X,Y),可以考虑在其中一个随机变量取得(可能的)固定值的条件下,另一
随机变量的
概率分布,这样得到的X或Y的概率分布叫做条件概率分布,简称条件...
若
离散型随机变量
X
的分布列
维持P{X=(-1)n·2n}=1 2n(n=1,2,…),则E...
答:
【答案】:D,该级数发散,故X的数学期望不存在。
概率论与数理统计中
分布列
与分布律有何区别?
答:
它们有个
分布列
。分布律的话,连续的
变量分布
描述;或者是比较复杂的离散随机变量。比如说正态分布、二项式分布、泊松分布等等,一般叫做分布律。对一个离散型随机变量X,其取问值为k的概率为pk。分布律反映了一个
离散型随机变量的
概率分布的全貌。表示概率在所有的可能发生的情况中
的分布
。
分布列
是什么
的分布
律
答:
对一个
离散型随机变量
X,其取值为k的概率为pk。连续的
变量分布
描述;或者是比较复杂的离散随机变量。条件分布律:F(x,y)=P(X<=x),对于二维随机变量(X,Y),可以考虑在其中一个随机变量取得(可能的)固定值的条件下,另一
随机变量的
概率分布,这样得到的X或Y的概率分布叫做条件概率分布,简称条件...
已知
离散型随机变量
x
的分布列
如下
答:
由
离散型随机变量
X
的分布列
的性质得: a+4a+5a=1, 解得a=0.1, ∴E(X)=0×0.1+1×0.4+2×0.5=1.4, D(X)=(0-1.4) 2 ×0.1+(1-1.4) 2 ×0.4+(2-1.4) 2 ×0.5=0.44. 故选:C.
概率
的分布列
和概率的分布律有什么区别?
答:
2)分布律的话,连续的
变量分布
描述;或者是比较复杂的离散随机变量。比如说正态分布、二项式分布、泊松分布等等,一般叫做分布律。2、分布律 对一个离散型随机变量X,其取值为k的概率为pk。分布律反映了一个
离散型随机变量的
概率分布的全貌。3、
分布列
表示概率在所有的可能发生的情况中
的分布
。
分布列
和分布律是一样的吗?
答:
它们有个
分布列
。分布律的话,连续的
变量分布
描述;或者是比较复杂的离散随机变量。比如说正态分布、二项式分布、泊松分布等等,一般叫做分布律。对一个离散型随机变量X,其取问值为k的概率为pk。分布律反映了一个
离散型随机变量的
概率分布的全貌。表示概率在所有的可能发生的情况中
的分布
。
分布列
和数学期望怎么做
答:
1、只要把
分布列
表格中的数字,每一列相乘再相加,即可。2、如果X是
离散型随机变量
,它的全部可能取值是a1,a2,…,an,…,取这些值的相应概率是p1,p2,…,pn,…,则其数学期望E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)+…;均匀分布的期望:均匀分布的期望是取值区间[a...
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