设x服从参数为1的指数分布,且y=x+e^-x2则 设X~N(1,2）,Y服从参数为3的泊松分布，且X与Y独立，求D(XY）

设总体X服从参数为2的指数分布，X 由于X1，X2，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，因而X1，X2，…，Xn相互独立，并可以推出X12，X22，…，Xn2也相互独立并且同分布．又因为X服从参数为2的指数分布，所以E（Xi）=12，D（Xi）=14，i=1，2，…，n．从而，E(Xi2)=D(Xi)+[E(Xi)]2=14+(12)2=12，i=1，2，…，n．由独立同分布大数定律可知，当n→时，Yn=1nni＝1Xi2依概率收敛于12．故答案为12．数学题，请详解： 1.f(x)=3e^(-3x)，F(x)=∫(0，x)f(x)dx=1-e^(-3x)，F(1/3)=1-1/e2.P(xy=-1)=P(x=1)P(y=-1)+P(x=-1)P(y=1)=2(1/4)(3/4)=3/83.E(z)=3E(x)-E(y)=3*3-2=7E(x^2)=(Ex)^2+(sx)^2=9+4=13，E(y^2)=(Ey)^2+(sy)^2=4+9=13E(z^2)=E(9x^2+y^2-6xy)=9E(x^2)+E(y^2)-6E(xy)=130(sz)^2=E(z^2)-(Ez)^2=130-49=81z-N(7，81)4.P(~a|b)=P(~a*b)/P(b)=P(~a)P(b)/P(b)=P(~a)=1-0.2=0.8设X~N(1，2），Y服从参数为3的泊松分布，且X与Y独立，求D(XY） 我粗略看了一下答案，看见D（xy）=E[（xy）]^2-E^2（xy)=E(x^2 y^2)-E^2(X)E^2（Y) 我就不太懂他是怎么变化的.我觉得这种数学期望的公式展开的方法我掌握得不太熟悉。.设随机变量X服从参数为1的指数分布，令Y=max（X，2），求Y的数学期望.求详解. 积分不知道怎么打 积0-2就这么表示了（∫0-2）能看明白就行X的分布函数 f(x)=e^(-x)(x>；0)0(x2)(指数分布）f(x)dx/2（积分区间0-2）=(1-1/e^2)/2(2>；y>；0)（均匀分布)0(y设随机变量X服从参数为λ的指数分布，求Y=X2的概率密度函数fY(y) X的分布函数：F_X(x)={ 1-e^-λx，x>；0{ 0，x设随机变量X服从参数2的指数分布，求Y=1-e^(-2x)的概率密度 分布函数： p{Y^(-2x)(1-y)} f(x)=2e^(-2x) 对f(x)进行积分，上限时-0.5ln(1-y)，下限是0，求得分布函数是y。那么密度函数就是其导数，为1，注意y的取值范围，是小于1的。。设随机变量X与Y相互独立，且都服从参数为1的指数分布，则随机变量Z=Y/X的概率密度为_____？ 设随机变量X与Y相互独立，且都服从参数为1的指数分布，则随机变量Z=Y/X的概率密度为_？解析中的一部分，其中为什么∫|x|f(x)f(xz)dx里面为什么要加上|x|？。设随机变量x与y相互独立，都服从参数为1的指数分布，求P{X 对参数为 入1，入2的两个指数分布X1，X2P(X1>；X2)=入1/(入1+入2)1/(1+1)=1/2E(a)，E(b)为例P(X>；Y)(0~)∫(0~y)abe^(-ax-by)dxdy(0~)(1-e^(-ay))be^(-by)dy(1-e^(-by))+b(e^(-a-b)y)/(a+b)|(0~)1+0-(0+b/(a+b))1-b/(a+b)a/(a+b)同理P(XY)=P(X设随机变量X服从参数为1的指数分布，则数学期望E{X+e 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-2X)=EX+Ee-2X=1+13=43．

#随机变量#指数分布#数学期望