设随机变量X的分布律为:P(X=k)= , k=1,2,3,…,9, 则a=------, P(-1<X<4.5)=----- 尽量详细些。。 谢谢

\u8bbe\u79bb\u6563\u578b\u968f\u673a\u53d8\u91cfX\u5206\u5e03\u5f8b\u4e3aP\uff5bX=k\uff5d=a\uff081/3\uff09\u2227k\uff0c\uff08k=1,2,3\u2026\u2026\uff09\u5219a=

\u6839\u636e\u6240\u6709\u4e8b\u4ef6\u7684\u6982\u7387\u603b\u548c\u662f1\uff0c\u5f97\u5230\u03a3a\uff081/3\uff09\u2227k=a*\u03a3\uff081/3\uff09\u2227k=a*\uff081/2\uff09=1,\u5f97a=2.

P{1/2<X<5/2}=1/15+2/15=1/5,(x=1\u6216\u80052)
P{1<=X<=3}; =1/15+2/15+3/15=2/5
(3)P{X>3}.=3/5\uff08x=4\u30025\uff09

题中没有给出分布列,
这里只能假定一个,P(X=k)=1/k(k+1) , k=1,2,3,…,9
方法是利用概率的和为1求a,
k/1×2+k/2×3+...+k/9×10=k(1-1/10)=1,
所以k=10/9,
因为-1<X<4.5的正整数有1,2,3,4,
所以P(-1<X<4.5)=p(x=1)+p(x=1)+p(x=3)+p(x=4)=5/6.

EX^2=k^2 * p * q^(k-1) 【k=1,2,3,4,······】计算的(2-p)/p^2
同理EX=k * p * q^(k-1) 【k=1,2,3,4,······】计算的1/p
的dX=EX^2-(EX)^2=(1-p)/p^2

  • 璁鹃殢鏈哄彉閲廥鐨勫垎甯冨緥涓篜(X=n)=c(1/4)^n (n=1,2..),璇曟眰甯告暟c
    绛旓細鈭(涓嬮潰鏄痭=1,涓婇潰鏄+鈭)p(x=k)=1 鈭磏瓒嬩簬+鈭炴椂, c(1/4)+c(1/4)^2+...+c(1/4)^n=c(1/4)脳1/(1-1/4)=c/3=1 鈭碿=3
  • 璁鹃殢鏈哄彉閲廥鐨勫垎甯冨緥涓篜(X=k)=a/N,鍏朵腑k=1,2,鈥︹,N,鍒欏父鏁癮=?_鐧惧害鐭...
    绛旓細棣栧厛瑕佺悊瑙p鐨勬墍鏈夊肩殑鍜屾槸瑕佷负1鐨勩傜劧鍚庤繖鏍峰仛p锝x=1锝+p锝泋=2锝+銆傘傘P锝泋=N锝=1 浣嗙敱鏉′欢p锝泋=1锝+p锝泋=2锝+銆傘傘侾锝泋=N锝=a/N*N=a 鎵浠=1 闅忔満鍙橀噺鍦ㄤ笉鍚岀殑鏉′欢涓嬬敱浜庡伓鐒跺洜绱犲奖鍝嶏紝鍙兘鍙栧悇绉嶄笉鍚岀殑鍊硷紝鏁呭叾鍏锋湁涓嶇‘瀹氭у拰闅忔満鎬э紝浣嗚繖浜涘彇鍊艰惤鍦ㄦ煇涓寖鍥寸殑姒傜巼鏄...
  • 璁鹃殢鏈哄彉閲廥鐨勫垎甯冨緥涓篜(X=k)=1/2^k,k=1,2,鈥.姹:P=(X=3鐨勫嶆暟).
    绛旓細P(X=3鐨勫嶆暟)=P(X=3)+P(X=6)+P(X=9)+鈥+P(X=3n)+鈥=(1/2)^3+(1/2)^6+(1/2)^9+鈥+(1/2)^3n+鈥=(1/8)/(1-1/8)=1/7
  • 璁鹃殢鏈哄彉閲廥鐨勫垎甯冨緥涓篜{X=k}=a/N,k=1,2,...,N.姹傚父鏁癮?
    绛旓細p鐨勬墍鏈夊肩殑鍜屾槸瑕佷负1鐨勩傜劧鍚庤繖鏍峰仛p锝x=1锝+p锝泋=2锝+...p锝泋=n锝=1 浣嗙敱鏉′欢p锝泋=1锝+p锝泋=2锝+...p锝泋=n锝=a/n*n=a 鎵浠=1 瀵逛竴涓鏁e瀷闅忔満鍙橀噺X锛屽叾鍙栧间负k鐨勬鐜囦负pk銆鍒嗗竷寰鍙嶆槧浜嗕竴涓鏁e瀷闅忔満鍙橀噺鐨勬鐜囧垎甯冪殑鍏ㄨ矊銆
  • 璁鹃殢鏈哄彉閲廥鐨勫垎甯冨緥涓篜{X=k}=c/(2^k),k=1,2??姹俢鐨勫
    绛旓細缁撴灉涓猴細C=1/4 瑙i杩囩▼锛氳В锛氭牴鎹叏姒傜巼鍏紡锛歅(A)=P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + ... + P(A|Bn)P(Bn)P{X=1}=C(2\3)P{X=2}=C(4\3)P{X=3}=2C 鈭碢1+P2+P3=1 C=1/4
  • 璁鹃殢鏈哄彉閲廥鐨勫垎甯冨緥涓篜{X=k}=k/15,k=1,2,3,4,5,璇曟眰:(1)P{1/2
    绛旓細鎴戠殑绛旀鏄:X浠呭湪x=k/15 5涓偣澶勬鐜囦笉绛変簬0,鑰孎(x)鐨勬鏄疿
  • 姒傜巼缁熻璁鹃殢鏈哄彉閲廥鐨勫垎甯冨緥涓篜(X=k)=1/2^k(k=1,2```),姹侾(X涓哄鏁...
    绛旓細sum锛坒锛坘锛夛紝a锛宐锛夎〃绀哄f锛坘锛夎繘琛岀疮鍔狅紝浠巃鍒癰 sum锛P锛圶锛漦锛夛紝0锛屾鏃犵┓锛夛紳1锛堝嵆姒傜巼鍜屼负1锛夊張鍥犱负sum锛堬紙位锛緆锛夛紡k锛侊紝0锛屾鏃犵┓锛夛紳e锛疚伙紙鐢眅锛x鐨娉板嫆绾ф暟鍙煡锛夋墍浠锛漞锛撅紙锛嵨伙級E锛圶锛夛紳1锛2锛2锛4锛3锛8锛4锛16锛5锛32锛庯紟锛2E锛圶锛夛紳1锛2锛2锛3锛4锛4...
  • 璁鹃殢鏈哄彉閲廥鐨勫垎甯冨緥涓篜{X=k}=k/15,k=1,2,3,4,5,璇曟眰:(1)P{1/2<X<...
    绛旓細P{1/2<X<5/2}=1/15+2/15=1/5,(x=1鎴栬2)P{1<=X<=3}; =1/15+2/15+3/15=2/5 (3)P{X>3}.=3/5锛坸=4銆5锛
  • 璁鹃殢鏈哄彉閲廥鐨勫垎甯冨緥涓篜(X=2)=0.3,P(X=0)=0.3, P(X=-2)=0.4, 璇曡绠桬...
    绛旓細E(X)=2*0.3+0*0.3+(-2)*0.4=-0.2 E(X2)=2^2*0.3+0^2*0.3+(-2)^2*0.4=2.8 D(X)=E(X2)-E^2(X)=2.8-0.04=2.76
  • 姒傜巼璁,绗笁棰,闅忔満鍙橀噺X鐨勫垎甯冨緥涓篜(X=k)=c(3/4)^k,k=1,2,鈥︽眰c
    绛旓細鍒╃敤鍏ㄦ鐜囧拰=1锛P{X=1}=C(2\3)锛孭{X=2}=C(4\3)锛孭{X=3}=2C锛屾墍浠1+P2+P3=1锛孋=1/4銆傛鐜囧嚱鏁板氨鏄弿杩版鐜囩殑鍑芥暟锛屽洜鍙橀噺涓瀹氭槸姒傜巼鍊硷紝鑷彉閲忓氨鏄闅忔満鍙橀噺浜嗭紙鍒嗕负绂绘暎鍨嬪拰杩炵画鍨嬶級銆俰nput涓涓彉閲忥紝output涓涓鐜囷紝杩欏氨鏄鐜囧嚱鏁般備絾鏄洜涓篿nput鐨勯殢鏈哄彉閲忓彲鑳芥槸绂绘暎鍨嬬殑锛屼篃...
  • 扩展阅读:设总体x n σ 2 ... 随机变量x~u(0 ... 设总体x n 16 ... 设随机变量x~n(μ ... 设随机变量x~n(0 ... σ2) ... 1) ... 已知x n 1 4 则p ... 设随机变量x n 1 4 ...

    本站交流只代表网友个人观点,与本站立场无关
    欢迎反馈与建议,请联系电邮
    2024© 车视网