(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X,Y都服从区间[0,1]上的均匀分布,则E(X+Y)=()
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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服从正态分布N(-1,9),则随机变量Y=2-X服从().
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设随机变量X服从指数分布,则随机变量Y=min(X,2)分布函数( )。
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设f(x)为连续型随机变量X的分布密度函数,则对任意的a < b,E(X) = ( )。
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设随机变量X服从[1,5]上的均匀分布,则P{2≤X≤4}=?
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设随机变量X服从参数为2的泊松分布,则E(X)=2,D(X)=2.
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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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设随机变量X服从λ=2的泊松分布,则P(X≤2)=()。A.e-2B.3e-2C.5e-2D.7e-2
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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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