1樓：一個人郭芮
上面的回答顯然莫名其妙，答非所問
對於這樣的點分佈變數
只要各個數值之間相減即可
即p(x=-1)=f(-1≤x＜1) -f(x<-1)=0.4-0=0.4
p(x=1)=f(1≤x＜3) -f(-1≤x＜1)=0.8-0.4=0.4
p(x=3)=f(x≥3) -f(1≤x＜3)=1-0.8=0.2於是x的分佈列為
x -1 1 3
p 0.4 0.4 0.2
2樓：在南排山調查民俗的牛油果
設x1，x2，…xn是來自總體的一組樣本觀測值（1）當a=1時，設f（x，β）為x關於引數β的概率密度，則f(x，β)＝f′(x，β)＝
βxβ+1
，x＞1
0， x≤1
①矩估計：由於ex＝
ββ+1
令ex＝.x
，則β＝.x
.x?1即β的矩估計為β＝
.x/(.
x?1)
②極大似然估計：
由於似然函式為l（x1，x2，…，xn；λ）=nπi＝1β
xiβ+1
∴lnl=nlnβ-（β+1）l（x1…xn）令?lnl
?β＝0
解得β＝
nln(x1…xn)
∴β的矩估計為β＝
nln(x1…xn)
（2）當β=2時，設f（x，α）為x關於引數α的概率密度，則f(x，α)＝f′(x，α)＝
2α2x3
，x＞α
0， x≤α
，∴似然函式為l(x1，…，xn；α)＝
2nα2n
(x1…xn)3
，xi＞α
0， 其它
=2nα2n
(x1…xn)3
，x(n)≥…≥(1)＞α
0， 其它容易看出當α取得最大值時，似然函式達到最大∴α＝x(1)
設連續型隨機變數x的分佈函式為f(x)=a+barctanx,–∞＜x＜+∞.求：(1)常數a，b 10
3樓：匿名使用者
1、 a = 1/2 b = 1/π
2、1/2
解題過程bai如下：
（1）f(-無窮)=0 即dua-bπ/2=0f(+無窮)=1 即a+bπ/2=1
得zhi a = 1/2
b = 1/π
（2）p =f(1)-f(-1)=3/4-1/4=1/2隨機事件數
dao量化的回
好處是可以用數學分答
析的方法來研究隨機現象。例如某一時間內公共汽車站等車乘客人數，**交換臺在一定時間內收到的呼叫次數，燈泡的壽命等等，都是隨機變數的例項。
按照隨機變數可能取得的值，可以把它們分為兩種基本型別：
離散型離散型（discrete）隨機變數即在一定區間內變數取值為有限個或可數個。例如某地區某年人口的出生數、死亡數，某藥**某病病人的有效數、無效數等。離散型隨機變數通常依據概率質量函式分類，主要分為：
伯努利隨機變數、二項隨機變數、幾何隨機變數和泊松隨機變數。
連續型連續型（continuous）隨機變數即在一定區間內變數取值有無限個，或數值無法一一列舉出來。例如某地區男性健康**的身長值、體重值，一批傳染性肝炎患者的血清轉氨酶測定值等。有幾個重要的連續隨機變數常常出現在概率論中，如：
均勻隨機變數、指數隨機變數、伽馬隨機變數和正態隨機變數。
4樓：午後藍山
f(-∞)=a-b*π/2=0
f(+∞)=a+b*π/2=1
相加得a=1/2
b=1/π
f(x)=1/2+1/πarctanx
f(x)=1/π*1/(1+x^2)
設隨機變數x的分佈函式為f(x)，則以下可以作為分佈函式的是？
5樓：犁鴻禎
可根據三條性質來，我一般這樣:
1.先令x趨於+∞，由f(x)=1，觀察變換後的函式值是否為1，再令x趨於－∞觀察變換後的函式值是否為0，如本題中(a.)若a<0明顯x趨於負無窮時函式值為1，不符合分佈函式性質，同理（b)也如此，(d)項令x趨於負無窮，函式值趨於1與分佈函式性質不符，所以(d)也不是分佈函式，這個性質排除了三個。
2.再看(c),它已滿足1.中性質，所以此時看它是否單調不減，x∧3－1為單調遞增函式應該明白吧？然後複合函式同增異減，所以它是分佈函式。
碼字不易望採納！！！
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進興竭溪 可利用期望與方差的公式如圖計算。經濟數學團隊幫你解答，請及時採納。謝謝！ 俱懷逸興壯思飛欲上青天攬明月 e x 0 1 x 2 1 x dx 1 3 e x 2 0 1 x 2 2 1 x dx 1 6 所以d x e x 2 e x 2 1 6 1 9 1 18 同理e y 0 1 y ...
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