1樓：匿名使用者
那應該是題目，在解之後的那一行。解題過程應該是從下一行開始的
2樓：匿名使用者
貌似題目是把那個'解'字寫早了一行
求的就是p(2 可以畫出其區間圖形（一個長方形）之後 區間的4個邊界點就是(4,6)，(2,6)，(4,4)，(2,4)再用二維分佈的式子相減得到概率為 [f(4,6)-f(2,6)]-[f(4,4)-f(2,4)]就是f(4,6)-f(2,6)-f(4,4)+f(2,4) 3樓： 我覺得對於他而言，應該很激動吧，首先自己能夠出來很激動，其次看到自己的親人很激動，更讓他激動的是他的兒子已經健健康康長了那麼大了。對他兒子來說，可能會比較陌生吧，畢竟一個從來沒見過的人是她爸爸。究竟如何應該要看他兒子從小的生活狀態，看他媽媽怎麼教育的他兒子，怎麼解釋的他爸爸去**了，如果他媽媽是怨恨的，那兒子應該會相對比較冷漠一點，如果他媽媽一直告訴他他爸爸是個很好的人很愛她等等，可能兒子見到爸爸會比較開心。 不管怎樣，血濃於水。 大學概率論與數理統計，請問這個e（xy）是怎麼算的 4樓：匿名使用者 根據x、y的聯合分佈律計算，也就是三行四列的那個表xy的數值一共是（-1）*（-1）=1,1*（-1）=-1,2*（-1）=-2，（-1）*2=-2,1*2=2,2*2=4 所以xy=-2,-1,1,2,4這五種情況。 而且根據聯合分佈律裡面的各種概率值，可以知道： p(xy=-2）=0.2+0.3=0.5，（x=2,y=-1和x=-1,y=2） p(xy=-1)=0.2，（x=-1,y=1）p(xy=1)=0.1，（x=-1,y=-1）p(xy=2)=0. 1，（x=2,y=1）p(xy=4)=0.1，（x=2,y=2）所以e(xy)=（-2）*0.5+（-1）*0. 2+1*0.1+2*0.1+4*0. 1=-0.5 不懂可追問。 5樓：微涼卿酒酒 根據x、y的聯合分佈律計算， xy的數值一共是 （-1）*（-1）=1, 1*（-1）=-1, 2*（-1）=-2，（-1）*2=-2, 1*2=2, 2*2=4∴ xy=-2,-1,1,2,4這五種情況。 根據聯合分佈律裡面的各種概率值，可得： p(xy=-2）=0.2+0.3=0.5（x=2,y=-1和x=-1,y=2） p(xy=-1)=0.2（x=-1,y=1）,p(xy=1)=0.1（x=-1,y=-1）,p(xy=2)=0. 1（x=2,y=1）,p(xy=4)=0.1（x=2,y=2）,∴ e(xy)=（-2）*0.5+（-1）*0. 2+1*0.1+2*0.1+4*0. 1=-0.5 ∴ 最終可得e(xy)=-0.5 《概率論與數理統計》是為理工科應用型本科人才培養而編寫的概率論與數理統計教材。全書共10章，內容包括：隨機事件及其概率，隨機變數及其分佈，隨機向量及其分佈，隨機變數的函式及其數值模擬，隨機變數的數字特徵，大數定律與中心極限定理，樣本與抽樣分佈，引數估計，假設檢驗，概率統計的matlab命令實現。 6樓：匿名使用者 根據x、y的聯合分佈計算。 概率論與數理統計 圖中x，y的概率分佈是怎麼得出來的 7樓：匿名使用者 x的兩個引數分來別代表源實驗的次數和成功率，即做了bai兩次獨du立實驗，每次實驗zhi的成功率為dao0.2，失敗率為0.8，x的概率分佈第一行（0 1 2）即為成功的次數，x=0時，即兩次實驗失敗，概率為0. 8*0.8=0.64，x=1時，即成功一次，失敗一次，概率為2*0. 2*0.8=0.32，（成功一次和失敗一次包括第一次成功第二次失敗和第一次失敗和第二次成功），剩下的以此類推。。。 如分析正確，請採納，謝謝 求概率論與數理統計的幾道題目解答過程（已有答案，求過程） 8樓：基拉的禱告 詳細過程如圖rt……希望能幫到你解決你心中的問題 你說的對e積分是指對期望求積分麼 其實期望就是一個積分嘛 xdf 再積分就是一個二重積分 方差 偏度也是積分 自考中概率論所沙及的積分應該不會太難的 積分本來對我們數學系的來說也不是可以打包票一定能 一般為了不使積分複雜而化簡，如變換積分變數之類 日照長清 關鍵還得學習好微積分，這在概率論與數理統計... 還是看書最重要，不妨到書店去看看相關的例題書記，稍稍做做就行了。找你的學哥學姐或者同級其他專業的哥們問問有沒，或者就直接找你的任課老師。等哥考好以後跟你說啊！哈哈哈 概率論與數理統計題 由均已抄。分佈從4積分積到6可知大於4的概率是2 5從而題目變成一個二項分佈p 2 5,n 3bino 2 5,3... 其實這是個條件概率與伯努利概型相結合的題目。分享一種解法 設 1，2 用 c n,k 表示從n中取出k的組合數 xi i 1,2 相互獨立，且xi p i 按照p i 分佈的性質，有x1 x2 p p x1 x2 n e n n 又，p x1 k丨x1 x2 n p x1 k,x2 n k p x1...關於概率論與數理統計，關於概率論與數理統計
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