概率分布问题
一只口袋装有5个黄球，3个红球，现从袋中往外取球，每次取出一个，取出后记下球的颜色，然后放回，直到红球出现10次时停止，停止时取球的次数X是一个随机变量，则P(X=12）=？？？
P(X=12)=p^k*q^(n-k) 其中p=3/8 q=(1-p)=5/8 n=X=12 k=10
于是
P(X=12)
=(3/8)^10*(5/8)²
=（3^10*5²)/8^12
=(59049*25）/68719476736
=0.00002148
C(上2下11)*(5/8)^2 *(3/8)^9 *3/8
概率的分布问题
1、离散型分布：0-1分布。只先进行一次事件试验，该事件发生的概率为p，不发生的概率为1-p 2、离散型分布：几何分布。在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的概率。详也就是说前k-1次皆失败，第k次成功的概率。3、离散型分布：二项分布 在n次独立重复的伯努利试验中，设每次试验中A发生...
怎样通过概率分布来解决实际问题??
在概率论中，若已知随机变量X和Y的独立分布，可以通过乘法法则来计算它们的联合分布律。对于离散型随机变量，联合概率P(X=i, Y=j)等于各自概率的乘积，即P(X=i)*P(Y=j)。例如，给定分布律P(X=1)=0.32, P(Y=1)=0.08, P(X=2)=0.48, P(Y=2)=0.12，我们可以计算出E(XY)的值，...
随机变量的概率分布问题,请教,谢谢
选项C描述不明确，正确答案是P(X=Y)=1\/2。等式P(X=Y)等于P(X=0,Y=0)加上P(X=1,Y=1)。此等式又可分解为P(X=0)与P(Y=0)的乘积，加上P(X=1)与P(Y=1)的乘积。将1\/2分别代入上述两个概率值，我们得到：(1\/2)(1\/2)+(1\/2)(1\/2)。计算后结果为1\/4+1\/4，即等于1\/2...
8、函数的概率分布求问题的PDF和CDF(正式)
离散函数的概率分布为所有g(x)=Y的x的对应的概率相加；连续函数概率分布无固定公式，具体问题需具体分析。对于连续函数的CDF与PDF求解，方法有：1. **CDF求法**：将问题视为一个关于x的不等式，得到一个范围，这表示所有可能满足条件的x值。若为CDF问题，转换为直接关于y的不等式来处理；若为PDF问...
概率论分布函数问题?
概率密度必须满足两个条件：（1）非负（2）在(-∞,+∞)上积分为1。(a)(c)无法保证（2）成立，都不正确。(d)无法保证（1）成立，不正确。只有(c)可以同时保证（1）和（2）成立，所以答案是(c)。
如何求概率的分布律?
相互独立是关键。对于离散型，P(X=i, Y=j) = P(X=i) * P(Y=j)，谨记。E(XY)的求法可以先求出XY的分布律。P 0.32 0.08 0.48 0.12。E(XY) = 3 * 0.32 + 4 * 0.08 + 6 * 0.48 + 8 * 0.12 = 5.12。P(XY=1)=P(X=1)P(Y=1)+P(X=-1)P(Y=-1)=0....
考研数学 概率论 二维随机变量函数的概率分布问题?
根据给定的密度函数，我们可以计算边缘概率密度函数：P(X≤z)=∫[0,z]∫[z,1]f(x,y)dydx。P(Y≤z)=∫[0,z]∫[z,1]f(x,y)dxdy。将f(x,y)代入上述积分式中，我们可以计算出P(X≤z)和P(Y≤z)。当z>1时，P(max{X,Y}≤z)=1，因为Z的取值范围是非负数。综上所述，我们可以...
概率统计,概率分布问题,在线等!!
2、由1分析，可知Z的分布如下：P{Z=1}=P{X+Y=0}+P{X+Y=2}=(1-p)^2+p^2=1-2*p+2*p^2;P{Z=0}=P{X+Y=1}=2*(1-p)*p=2*p-2*p^2 3、Z与X相互独立，则需令P{X=x,Z=z}=P{X=x}*P{Z=z} 所以：P{X=0,Z=0}=P{X=0}*P{Z=0} 即P{X=0}*P{Y=1}=P{...
概率分布如何求解?
首先，考虑z的可能取值范围。由于x1和x2都在0-1之间，因此z的取值范围为0-2。接下来，我们可以使用卷积来计算z的密度函数。卷积的计算公式如下：f(z) = ∫[0, z] f1(x) * f2(z - x) dx 其中，f1(x)和f2(x)分别是x1和x2的概率密度函数。由于x1和x2都是服从0-1分布的随机变量，其...
概率论与数理统计的概率分布怎么求
可考虑边缘分布。给定联合分布函数 F(x,y)，取极限，得到随机变量 X 的边缘分布函数：F_X(x) = lim_{y → +∞} F(x,y) = P{X ≤ x} 对于复杂随机变量，如多元随机变量的和或积，概率分布求解可能需要更复杂的方法。总的来说，求概率分布需根据随机变量类型与问题背景选择合适方法。
