设x1x2xn是来自指数分布exp的一个样本-搜答案-搜搜考试网

随机变量X服从参数为2的指数分布EX=1/2DX=1/4EX²=(EX)²+DX=1/2EY=1/4E(2X²＋3Y)=2*(1/2)+3*(1/4)=7/4

E（3X^2+X-26）=3*E(X^2)+E(X)-26;E(X)=1/A,D(X)=1/A^2E(X^2)=(E(X))^2+D(X);D（3X-5）=9*D(X)化简,A=0.5;D(X)=1/

1.因为指数分布,E(x)=1,D(x)=1,所以E(x^2)=D(x)+(E(x))^2=2D(x^2)=E(x^4)-(E(x^2))^2=积分（X^4e^-x）-4=24-4=20(用分部积分法

数学期望和方差都是λ

先令Y=lnXF(y)=P{Y≤y}=P{lnX≤y}=P{X≤e^y}=Fx(e^y)=1-e^(-e^(y+1))此为Y的分布函数f(y)=F`(y)=e^(y+1-e^(y+1))你确定参数是e

参数为1,就是λ为1

答案是2/(Y*Y*Y)求函数的概率密度有一个公式,如果Y（X）的导数是非0的,则可以用这个公式.这个题Y关于X的导数是大于0的,所以：（1）求Y关于X的函数的反函数,此题Y的反函数就是：Y的对数；（

解法的要点如下图,先找出分布函数的关系.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!

E(X)=1Ee^(-2x)=∫(0~无穷)e^(-2x)e^(-x)dx=-e^(-3x)/3|(0~无穷)=1/31+1/3=4/3再问：期望的定义式不是E(X)=∫xf（x）dx，f（x）为密度

大数定律：一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1，X2，…，Xn，当方差一致有界时，其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值．这里X21，X22，…，X2n满足大数定律的条件，且EX2i

F(y)=P(Y≤y)=P(1-exp(-2X)≤y)=P(X≤-ln(1-y)/2)=∫[0,-ln(1-y)/2]2exp(-2x)dx=y0

P(X>1)=e^(-λ)=e^(-2),则λ=2

E(x)=1/2D(x)=1/4E(X^2)=D(x)+E^2(x)=1/2如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,请选为满意回答!

根据E(x)的定义,可以知道E(x)=∫(-∞,+∞)xf(x)dx=∫(0,∞)xλe^-λx(这里用分部积分法）=-xe^-λx|(0,∞)+∫(0,∞)e^-xλdx=1/λ再问：前面那个题目顺

X~E(n)E(X)=1000=1/nD(X)=1/n^2=1000^2p(1000

/>∵X服从参数为1的指数分布，∴X的概率密度函数f(x)=e-x，x＞00，x≤0，且EX=1，DX=1，∴Ee-2x=∫+∞0e-2x•e-xdx=-13e-3x|+∞0=13，于是：E(X+e-

很简单啊,就用定义,然后一个分部积分就出来了EX=∫xλe^(-λx)dx=-xe^(-λx)|(0到+∞)-∫-e^(-λx)dx=(0-0)-(1/λ)e^(-λx)|(0到+∞)=-(0-1/λ

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