设随机变量X服从参数=1的指数分布,求随机变量的密度函数Y=e的密度函数-搜答案-灵鹊做题网

解注意：若X是一个连续型随机变量,F(x)是其分布函数,则随机变量Y=F(X)一定服从(0,1)上的均匀分布. 最好能记住这个结果,在做题时非常方便.对于本题来说,若你知道Y=1

f(x)=1,1≤x≤2f(y|x)=xe^(-xy),y≥0f(y|x)=f(x,y)/f(x)=f(x,y)=xe^(-xy)令z=xy,z≥0F(z)=P(Z≤z)=P(XY≤z)=∫(1,2)

如图,有不清楚请追问.满意的话,请及时评价.谢谢!

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

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

经济数学团队帮你解答,有不清楚请追问.请及时评价.

X和1/X对应的概率是一样的,都是p*(1-p)^(n-1),那么E(1/X)=∑(1/k)*p*(1-p)^(k-1),其中,k从1到无穷.E(1/X)=p/(1-p)∑[(1-p)^k]/k=p/

fx(x)=e^-x,(x>=0)所以Fy(y)=P(Y=e^x

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

/>∵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-

P(Y=0)=P(X>1)=e^(-1)P(Y=1)=P(X

由于随机变量X服从参数为1的泊松分布，所以：E（X）=D（X）=1又因为：DX=EX2-（EX）2，所以：EX2=2，X 服从参数为1的泊松分布，所以：P{X＝2}＝12e−1，故答案为：1

泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4PS：泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)

x再问：跟[X]（X取整）没有关系吗？你的解答没有体现取整再答：x

pdf（概率密度）fx=exp(-x)cdf(累计概率)Fx=1-exp(-x)那么x2的概率=exp(-2),反正是连续函数,等号无所谓E[Y]=p(x2)]=2-2exp(-2)+E[X(>2)]

/>因为X服从参数为（2，p）的二项分布，且P{X≥1}=59，所以：P{X=0}=1-P{X≥1}=49，即：C02P0(1-P)2=（1-P）2=49，求解得：P=13，因为Y服从参数为（3，p）