1樓：匿名使用者
先求分bai布函式，對其求導，du就獲得概率密度函式；因zhi為概率密度函式積
dao分內可以獲得分布函式。容
p(x) = 1, when 0=1, f(y) = p(y<=y) = p(x^2<=y) = 1, so p(y) = f'(y) = 0, when y>=1;
let 01.
設隨機變數x~u（-1,2），求y=x^2的分布函式fy（y）？
2樓：弭翠花曲鶯
採用分布函式法。涉及到x的概率用區間長度之比計算。
f(y)=p=p=p=2√y/3，0≤y≤1時；版=p=(√y+1)/3，1權率密度
f(y)=1/(3√y)，0 1/(6√y)，1 0，其它 設隨機變數x~u（-1,2），求y=x^2的分布函式fy（y） 3樓： 採用分布函式法。涉bai及到x的概率用du區間長度zhi之比計算。 f(y)=p=p=p=2√y/3， 0≤y≤1時； =p=(√y+1)/3，1屬 對y求導即得y的概率密度 f(y)=1/(3√y)，0 1/(6√y)，1 0，其它 設隨機變數x~n(0，1),求下面隨機變數y的概率密度 : y=e^x 4樓：假面 具體解答方法如圖bai ：隨機事件du數量化的好zhi處是可以用數學分析的dao方法來研究隨內機現象。容例如某一時間內公共汽車站等車乘客人數，**交換台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。 隨機變數即在一定區間內變數取值有無限個，或數值無法一一枚舉出來。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。 5樓：連青趙惜蕊 ^x~n(0,1)，y=e^(-x) y>0x的密度函式是fx(x)=1/√2π*e^(-x^2/2)那麼fy(y)=p(y<=y)=p(e^(-x)<=y)=p(x>=-lny)=1-p(x< -lny) =1-fx(-lny) fx(x) fy(y)表示xy的分內 布函式所以容y的密度函式是：fy(y)=fy'(y)=(1-fx(-lny))'=(-1)*(fx(-lny)'*(-lny)' =(-1)*fx(-lny)*(-1/y)=1/y*1/√2π*e^(-(-lny)^2/2)=1/y*1/√2π*e^((lny)^2/2)y>0 1 在區間 無窮大,無窮大 積分 f x 在區間 10,無窮大 積分 f x a x 在無窮大的值 在x 10處的值 a 10.令其等於零,即令a 10 1,得,a 10.2 f x 在區間 無窮大,x 上f x 的積分 當 x 10時 f x 在區間 無窮大,x 上f x 的積分 在區間 無窮大,... x 3 x 3 或x 3 p x 3 1 p 3 p d x 9 2 1 9 0.1111切比雪夫不等式。妥妥的,一定是這樣 如有意見,歡迎討論,共同學習 如有幫助,請選為滿意回答 設隨機變數x服從正態分佈n 108,3 2 利用標準正態分佈表,試求p x 117 令 由101.1 117.6得 回... f y p yx or y 0.5 jacobian dx dy 1 2y 0.5 f y 0.5y 0.5 fx y 0.5 fx y 0.5 0.5y 0.5 e y 0.5 e y 0.5 任意的隨機變數x，y x 2的分布都是 0.5y 0.5 fx y 0.5 fx y 0.5 下次直接套...設隨機變數X的概率密度函式為f xa x 2,x10 0,x10 1 求a 2 求分布函式F X3 若F K
設隨機變數X服從正態分佈N2,是估算概率PX
概率論設商品一天的需求量身隨機變數,它的密度函式是f x