设随机变量X服从参数为2的指数分布，则E等于多少 随机变量X服从参数2的指2113数分布，则期5261望EX等于1/2。期望等于xf(x)dx在X支集上的积分4102（其中的f(x)为随机变量X的概率密度），1653对于服从参数为a的指数分布，概率密度为：当x大于等于0，f(x)=ae^(-ax)，当x小于0，f(x)=0。则对于服从任意参数a的指数分布的随机变量X，EX=（x*ae^(-ax)在0到正无穷之间的积分），即EX=1/a，即题目中参数为2的时候，X的期望EX=1/2。扩展资料随机变量的性质：随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的。但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。参考资料：—随机变量
已知随机变量X服从参数为2的指数分布，则随机变量X的期望为 1/2。例如一批注入某种毒物的动物，在一定时间内死亡的只数；某地若干名男性健康成人中，每人血红蛋白量的测定值；等等。另有一些现象并不直接表现为数量，例如人口的男女性别、试验结果的阳性或阴性等，但可以规定男性为1，女性为0，则非数量标志也可以用数量来表示。这些例子中所提到的量，尽管它们的具体内容是各式各样的，但从数学观点来看，它们表现了同一种情况，这就是每个变量都可以随机地取得不同的数值，而在进行试验或测量之前，我们要预言这个变量将取得某个确定的数值是不可能的。按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：扩展资料在研究随机变量的性质时，确定和计算它取某个数值或落入某个数值区间内的概率是特别重要的。因此，随机变量取某个数值或落入某个数值区间这样的基本事件的集合，应当属于所考虑的事件域。根据这样的直观想法，利用概率论公理化的语言，取实数值的随机变量的数学定义可确切地表述如下：概率空间(Ω，F，p)上的随机变量x是定义于Ω上的实值可测函数，即对任意ω∈Ω，X(ω)为实数，且对任意实数x，使X(ω)≤x的一切ω组成的Ω的子集{ω：X(ω)≤x}是事件，也即是F中的元素。事件{ω：X(ω)≤x}常简记作{x≤x}，。
设随机变量x服从参数为2的指数分布，则E(2X－1)＝ 因为随机变量x服从参数为2的指数分布所以E（x）=1/2E(2X－1)=2E(X)-1=2×1/2-1=0
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zhi数：F_X(x)={ 1-e^-λx，x>；0{ 0，xY=X^2，daoX=±内Yy时，P{Y(y)-F_Y(-∞容)=F_Y(y)-0=0所以y，F_Y(y)=0，f_Y(y)=F_Y(y)'=0y>；0时，F_Y(y)=F_X(√y)=1-e^(-λ√y)f_Y(y)=F_Y(y)'=e^(-λ√y)*λ*1/(2√y)=(1/2)λ*y^(-1/2)*e^(-λ√y)Y的概率密度函数：f_Y(y)={(1/2)λ*y^(-1/2)*e^(-λ√y)，y>；0{ 0，y<；=0
设随机变量X服从参数2的指数分布，则Y=1-e^(-2x)的概率密度为？F(y)=P(Y≤y)=P(1-exp(-2X)≤y)=P(X≤-ln(1-y)/2)=∫[0，-ln(1-y)/2]2exp(-2x)dx=y 0其他 f(y)=F'(y)=1 0其他
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
2X）=？设随机变量X服从参数为1的指数分布？ 设随机变量X服从参数为1的指数分布，则E（X+e^-2X）=？设随机变量X服从参数为1的指数分布，则E（X+e^-2X）=？答：解：X的密度函数是 f(x)=3e^-3x，当x>；0时 0，当x≤0时。。
