设{N（t)，t≥0}是强度为λ的泊松过程，定义随机过程Y（t)=N（t＋L)－N（t)，其中常数L＞0．试求Y（t)的均值函数和自相关 因N(t)是强度为λ的泊松过程，所以N(t+L)-N(t)～π(λL)，从而 ；nbsp；E[Y(t)]=E[N(t+L)-N(t)]=λL， ；nbsp；RY(s，t)=E{[N(s+L)-N(s)][N(t+L)-N(t)]} ；nbsp；E[N。
自考 概率论与数理统计（经管类） 那几章是重点 1：条件概率（全概率公式、贝叶斯公式，二项概率公式主要和后面章节的东西联系在一起考）2：随机变量分布中的：①离散型 掌握 二项分布、泊松分布 ②连续型 掌握均匀分布、。
泊松分布参数为2的协方差怎么算
泊松分布的期望和方差分别是什么公式，如果已知入的值，如何求P(X=0)？ 泊松分布的期望和方差均是λ，λ表示总体均值；P(X=0)=e^(-λ)。分析过程如下62616964757a686964616fe58685e5aeb931333431353363：求解泊松分布的期望过程如下：求解泊松分布的方差过程如下：泊松分布的概率函数为：对于P(X=0)，可知k=0，代入上式有：P(X=0)=e^(-λ)。扩展资料：一、期望的计算方法1、利用定义计算设P(x)是一个离散概率分布函数，自变量的取值范围为{x1，x2，？，xn}。其期望被定义为：E(x)=∑nk=1xkP(xk)E(x)=∑k=1nxkP(xk)；P(x)是一个连续概率密度函数。其期望为：E(x)=∫+∞？∞xp(x)dxE(x)=∫？∞+∞xp(x)dx。2、利用性质计算线性运算规则：期望服从线性性质（可以很容易从期望的定义公式中导出）。因此线性运算的期望等于期望的线性运算：E(ax+by+c)=aE(x)+bE(y)+cE(ax+by+c)=aE(x)+bE(y)+c；乘积的期望不等于期望的乘积，除非变量相互独立。因此，如果x和y相互独立，则E(xy)=E(x)E(y)E(xy)=E(x)E(y)E(xy)=E(x)E(y)E(xy)=E(x)E(y)。二、方差的计算方法1、利用定义计算：Var(x)=E((x？E(x))2)2、反复利用期望的线性性质，可以算出方差：Var(x)=E(x2)？(E(x))23、方差不满足线性性质，两个变量的线性组合方差计算方法如下：Var(ax+by)=。
泊松分布参数为2的协方差怎么算 泊松分布P(λ)中只有一个参数λ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差现在X是服从参数为2的泊松分布，所以E(X)=D(X)=2
设随机变量X服从参数为2的泊松分布，Y~N(0，4)，且X与Y的协方差为Cov(X，Y)=2，令Z=3X-2Y，求D(Z) 你用类似于平方差的公式展开就可以了的，交叉项就是协方差。
