设随机变量X服从参数A=1的指数分布,即X的概率密度函数为 https://assets.asklib.com/psource/2015102915504526884.jpg 则条件概率P(X>5X>3)等于().
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设X1,…,X是取自总体X的容量为n的样本.已知总体X服从参数为λ的指数分布,即X的概率密度函数为则λ的最大似然估计是().
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设随机变量X与Y相互独立,它们分别服从参数λ=2的泊松分布与指数分布.记Z=X-2Y,则随机变量Z的数学期望与方差分别等于().
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设随机变量X服从参数为 的泊松(poisson)分布,且已知 =1, 则 ( )。
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设随机变量X的概率密度为,若要将X转化为服从标准正态分布的变量u,则所采用的标准化变换为d5a4823efdc7680b30c57575a397ea60.png
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智慧职教: 4.1.1 已知随机变量X服从参数为2的指数分布,则随机变量X的期望为( )
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设随机向量X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>服从参数为λ的指数分布,且相互独立,求X<sub>1</sub>+X<sub>2</sub>的密度函数.
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设随机变量X服从拉普拉斯分布,其概率密度为其中λ>0为常数,求X的k阶中心矩。
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(1)设随机变量X服从指数分布e(X),证明:对任意非负实数s及1,有这个性质叫做指数分布的无记忆性
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设随机变量Y服从参数为1的指数分布,记,试求(X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>)的联合分布律。
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设随机变量X服从参数为3的泊松分布,Y服从参数为1/5的指数分布,且X,Y相互独立,则D(X-2Y+1)=()。
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设随机变量X的概率密度为f(x)=Ae<sup>-|x|</sup>,-∞<x<+∞,试求(1)系数A;(2)P{0<X<1};(3)X的分布函数。
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设随机变量X服从指数分布,其概率密度为<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/51282001-51285000/51284053/97507319824928.jpg' />,其中θ>0是常数,求E(X),D(X)。
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设随机变量X,Y相互独立,若X服从(0,2)上的均匀分布,Y服从参数为2的指数分布,求随机变量Z=X+Y的概率密度。
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设随机变量X在任一区间[a,b]上的概率均大于0,其分布函数为F<sub>X</sub>(x),又Y在[0,1]上服从均匀分布
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设随机变量X与Y相互独立,且都在区间[0,a](a>0)上服从均匀分布,试求随机变量Z=X/Y的概率密度。
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设随机变量X服从指数分布Exp(1), Y服从指数分布Exp(2), 则X+Y服从指数分布Exp(3).
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设随机变量X服从参数为λ的指数分布.当k<X《k+1时。Y=k,k=0,1...(1)求Y的分布律(2)设为来自总体Y
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设随机变量X在(1,6)上服从均匀分布,则方程x2+Xx+1=0有实根的概率为()。
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设随机变量X服从参数为λ的指数分布,则随机变量Y=max{X,1}的分布函数FY(y)的间断点个数为()
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