1樓:
根據切比雪夫不等式有:
p(|x-ex|≥ε )≤varx
?隨機變數xe數學期望e(x)=μ,方差d(x)=σ2,故有:p≤dx
(2σ)=m4
設隨機變數x的數學期望e(x)=7,方差d(x)=5,用切比雪夫不等式估計得p{2
2樓:一生乙個乖雨飛
|p≥4/5
切比雪夫(chebyshev)不等式,對於任一隨機變數x ,若ex與dx均存在,則對任意ε>0,恒有p=ε} 越小,p的乙個上界,該上界並不涉及隨機變數x的具體概率分布,而只與其方差dx和ε有關,因此,切比雪夫不等式在理論和實際中都有相當廣泛的應用。
3樓:手機使用者
根據切比雪夫不等式有:
p(|x-ex|≥ε )≤
varx
?隨機變數x的數學期望e(x)=7,方差d(x)=5,故有:p=p
而對於p≤dx=15
p=p=1-p≥45
5. 設隨機變數x的數學期望e(x)=100,方差d(x)=10,則由切比雪夫不等式得p(80
4樓:匿名使用者
80 套切比雪夫不等式就可以算出答案了 0.975 5樓:匿名使用者 你直接找本高數看看,裡面就有呢 6樓:樂安軒 0.975 樓上你看再坑爹點嗎? 設隨機變數x和y的數學期望為-2和2,方差為1和4,相關係數-0.5,根據切比雪夫不等式估計概率p{|x+y|>=6} 7樓:tju_木葉 ^e(x)=-2, e(y)=2; d(x)=1, d(y)=4; cov(x,y)=-0.5; 令z=x+自y, 則e(z)=e(x)+e(y)=0, d(z)=d(x)+d(y)+2cov(x,y)=4,所以p=p<=d(z)/6^2=1/9 即p<=1/9 設隨機變數x的方差為8根據切比雪夫不等式p{/x-e(x)/《4}<=? 8樓:柏拉圖真諦 思路是對的 答案不一定 因為要複習其他科目寫的比較匆忙 希望可以採納 **是歪的 不知道怎麼弄正 下到電腦上看吧 e x c e x 2cx c copy2 e x 2ce x c 1 d x e x e x 2 1 2 e x c d x 2ce x c e x e x c 0 3 問題得證！設隨機變數x的數學期望e x 方差d x 2 0 令y x e x 求e y d y 設隨機變數 來x的數學期望為 源... 具體過程如圖 泊松分布的引數 是單位時間 或單位面積 內隨機事件的平均發生次數回。泊松分布適答合於描述單位時間內隨機事件發生的次數。當二項分布的n很大而p很小時，泊松分布可作為二項分布的近似，其中 為np。通常當n 20，p 0.05時，就可以用泊松公式近似得計算。事實上，泊松分布正是由二項分布推導... 1 ey 2e x 2 2 e y f x e 2x dx 1 3期望值並不一定等同於常識中的 期望 期望值 也許與每乙個結果都不相等。期望值是該變數輸出值的平均數。期望值並不一定包含於變數的輸出值集合裡。如果隨機變數只取得有限個值或無窮能按一定次序一一列出，其值域為乙個或若干個有限或無限區間，這樣...設隨機變數x的是學期望為E x ,方差為D x ,證明對任意常數C,都有E x c 2D x
設隨機變數x服從引數為的泊松分布,求E X
設隨機變數X的概率密度為f xe x,x