离散型随机变量(100个结果)

最佳答案：n重伯努利试验中,在一次试验中事件A发生的概率是p,则在n次试验中事件A发生k次的概率ξ~B(n,p)表示p(x=k)=P^k*(1-p)^(n-k) (0≤k

最佳答案：由题意知ξ的可能取值是0,1,2,3,P（ξ=0）=0.4×0.4×0.4=0.064P（ξ=1）=0.4×0.4×0.6=0.096P（ξ=2）=0.4×0.

最佳答案：E(ζ-Eζ)=Eζ-E(Eζ）,由于Eζ是常数,∴E(Eζ）=Eζ,∴E(ζ-Eζ)=Eζ-E(Eζ)=Eζ-Eζ=0答案选B

最佳答案：E（X）=1·1/4+2·1/3+3·1/6+4·1/4=29/12E（X²）=1²·1/4+2²·1/3+3²·1/6+4²·1/4=85/12D（X）=E（

最佳答案：有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个,称为离散型随机变量若随机变量X的分布函数F(x),存在非负函数f(x),使f(x)积分为F(x

最佳答案：离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E(X)]^2}.(1)=E(X^2) - (EX)^2.(2)(1)式是方差的离差表示法,如果LZ不懂,可以

最佳答案：先求这个级数有(等比数列求无限项的号)(a/e)/(1-1/e)=a/(e-1) =1所以a=e-1

最佳答案：X的可能取值0,1,2,3求出P(X=0),P(X=1),P(X=2),P(X=3)就可以了

最佳答案：如果一个随机变量X所有可能取到的值是有限个或者是可列无限多个,并且以确定的概率取这些不同的值,成为离散型随机变量例如X=1,2,3,……n如果对于随机变量X的分

最佳答案：就是离散型随机变量的概率分布,P=P｛X=xn｝,n=1,2……,离散型随机变量在某一范围内的取值的概率等于它取这个范围内各个值的概率. 例如X可以取0或1,概

最佳答案：老师这么说也有一定道理的,比如X的分布律为：P(x=1)=1/3.,P(x=-1)=2/3.那么此时既然P(X=3)=0,那么在离散型的情况也没有必要认为X取3

最佳答案：已知联合概率分布,只要把X=x（x为给定值）,Y=y（y可以取所有情况）的所有联合概率加和就是X=x的边缘概率.

最佳答案：想想二项分布泊松分布和0-1分布的关系就求出来了几何分布就是求级数的和函数自己算算呗查看原帖

最佳答案：当然不一定.比如说概率密度函数f(x)=1/4 x在 [0,1] 里f(x)=3/4 x在[2,3] 上.这个分段函数是非离散型的,但不是连续的.

最佳答案：可列就是可以列出来的啊,例如X1,X2.Xn 你可以把他们都以这种形式写出来,一共有N个.我自己是这样理解的,

最佳答案：离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.反之,

最佳答案：弄清楚二点分布,二项分布,超几何分布的特征,能区分它们,弄清楚,有顺序,无顺序,放回还是不放回

最佳答案：右连续而已,你把下个区间的F(X)一般有个大于等于M,然后你把M带入F(x) 得到一个值用这个值减去上面区间的右边极限limx趋近于M 得到的如果是一个常数K

最佳答案：当然不行啊,这是典型的误区,主要有以下两点.（1）期望的严格定义是∑xi*pi绝对收敛,注意是绝对,也就是说这和平常理解的平均值是有区别的.一个随机变量可以有平

最佳答案：随机变量的知识都是概率的基本内容.但要学习统计的话,必须以概率知识为基础,所以有很多统计教材也会对概率内容做一些简单介绍.如果你要学习随机变量的内容（包括离散型