【数学】关于概率论边缘密度函数的积分区域问题呵呵,首先表示感谢哈.小弟在做概率论这一块的习题.出现一个困扰.就是边缘密度f(x)的积分区域选择.我做题老是≤（≥）和＜（＞）分不清.就是什么时候用等号.连续函数一点不是概率都是零吗?我可不可以都写成＜和＞而不加等号那?-学路网-学习路上 有我相伴
关于概率论边缘密度函数的积分区域问题呵呵,首先表示感谢哈.小弟在做概率论这一块的习题.出现一个困扰.就是边缘密度f(x)的积分区域选择.我做题老是≤（≥）和＜（＞）分不清.就是什么时候用等号.连续函数一点不是概率都是零吗?我可不可以都写成＜和＞而不加等号那?
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关于概率论边缘密度函数的积分区域问题概率密度函数为连续函数的随机变量,在一点处的概率是0,这一点没错。能把你的问题说得明白点吗概率论关于边缘密度函数第一题f(x)=∫【x,1/x】1/(2x^2*y)dy=1/(2x^2)*lny|【x,1/x】=lnx/x^2我们可以知道f(y)是关于y的函数可知f(x,y)=1/(2x^2*y)≠f(x)*f(y)=lnx/x^2*f(y)所以X、Y不独立第二题...概率论中二维随机变量求边缘密度的两种方法的问题……y=0时,F(x,0)=-e^(-x)&0;当x=y=0时,F(0,0)=-1&0;不符合分布函数≥0的性质。对于第二...+1-e^(x1)=0,即在任意矩形区间概率均为0,从而在整个平面上概率为0,因此概率密度处处...求助关于概率论样本均值的概率密度的问题先用Γ分布的再生性得出Y=X1+X2+...+Xn~Γ(na,λ),再由此求出Z=Y/n的概率密度。关于大学概率论的分布函数密度函数。我想知道怎么得到g(y)这...我想知道怎么得到g(y)这个函数的?这个问题在随机变量函数的分布里有公式,看书吧。为什么X(n)是Xi里的最大?看教材里关于极大似然估计,有这方面的讲解关于概率论边缘密度函数的积分区域问题呵呵,首先表示感谢哈.小弟在做概率论这一块的习题.出现一个困扰.就是边缘密度f(x)的积分区域选择.我做题老是≤（≥）和＜（＞）分不清.就是什么时候用等号.连续函数一点不是概率都是零吗?我可不可以都写成＜和＞而不加等号那?(图3)关于概率论边缘密度函数的积分区域问题呵呵,首先表示感谢哈.小弟在做概率论这一块的习题.出现一个困扰.就是边缘密度f(x)的积分区域选择.我做题老是≤（≥）和＜（＞）分不清.就是什么时候用等号.连续函数一点不是概率都是零吗?我可不可以都写成＜和＞而不加等号那?(图5)关于概率论边缘密度函数的积分区域问题呵呵,首先表示感谢哈.小弟在做概率论这一块的习题.出现一个困扰.就是边缘密度f(x)的积分区域选择.我做题老是≤（≥）和＜（＞）分不清.就是什么时候用等号.连续函数一点不是概率都是零吗?我可不可以都写成＜和＞而不加等号那?(图7)关于概率论边缘密度函数的积分区域问题呵呵,首先表示感谢哈.小弟在做概率论这一块的习题.出现一个困扰.就是边缘密度f(x)的积分区域选择.我做题老是≤（≥）和＜（＞）分不清.就是什么时候用等号.连续函数一点不是概率都是零吗?我可不可以都写成＜和＞而不加等号那?(图9)关于概率论边缘密度函数的积分区域问题呵呵,首先表示感谢哈.小弟在做概率论这一块的习题.出现一个困扰.就是边缘密度f(x)的积分区域选择.我做题老是≤（≥）和＜（＞）分不清.就是什么时候用等号.连续函数一点不是概率都是零吗?我可不可以都写成＜和＞而不加等号那?(图11)关于概率论边缘密度函数的积分区域问题呵呵,首先表示感谢哈.小弟在做概率论这一块的习题.出现一个困扰.就是边缘密度f(x)的积分区域选择.我做题老是≤（≥）和＜（＞）分不清.就是什么时候用等号.连续函数一点不是概率都是零吗?我可不可以都写成＜和＞而不加等号那?(图13)这是用户提出的一个数学问题,具体问题为:关于概率论边缘密度函数的积分区域问题呵呵,首先表示感谢哈.小弟在做概率论这一块的习题.出现一个困扰.就是边缘密度f(x)的积分区域选择.我做题老是≤（≥）和＜（＞）分不清.就是什么时候用等号.连续函数一点不是概率都是零吗?我可不可以都写成＜和＞而不加等号那?关于大学概率论的分布函数密度函数。我想知道怎么得到g(y)这...我想知道怎么得到g(y)这个函数的?这个问题在随机变量函数的分布里有公式,看书吧。为什么X(n)是Xi里的最大?看教材里关于极大似然估计,有这方面的讲解防抓取，学路网提供内容。我们通过互联网以及本网用户共同努力为此问题提供了相关答案,以便碰到此类问题的同学参考学习,请注意,我们不能保证答案的准确性,仅供参考,具体如下:关于概率论求联合密度他们围成面积是2分布函数:F(x,y)=1/2边缘概率密度:fy(y)=∫{1,3}f(x,y)dy=1fx(x)=∫{1,x}f(x,y)dy=(x-1)/2联合密度:f(x,y防抓取，学路网提供内容。用户都认为优质的答案:数学:关于概率论中"概率密度函数"的理解。最大值是否就表明该值x最可能发生?正确.习惯说法是:若概率密度ρ(x0)取最大值,说...而是均值吗?期望的最初意义出现在概率论初期,概率论起源于赌博.赌博时防抓取，学路网提供内容。概率密度函数为连续函数的随机变量,在一点处的概率是0,这一点没错.概率论里面联合联合概率密度函数分布函数,边缘分布,边缘密度...10减去10的五分之一,就是第一次用去的。而第二次带了单位,则直接减去五分之一米就行了,算出来就等于七又五分之四防抓取，学路网提供内容。能把你的问题说得明白点吗利用边缘密度函数判断独立性首先是求A的值在平面上对f(x,y)求积分,等于1,自然就可以求得参数A的值判断独立性的时候求出边缘密度然后两个边缘密度的乘积是否与原联合密度相等如果相等则说...防抓取，学路网提供内容。======以下答案可供参考======边缘概率密度的几何意义,而且这个面积大小一定是1。边缘分布函FX(x)可以看做这个圆面积的左半部分(X的边缘...边缘,平行于X轴把圆切成了两半)。注意这里说的面积是指概率而不是指概率密度。概...防抓取，学路网提供内容。供参考答案1:关于概率论？问：100张彩票中有7张是有奖彩票，现有甲乙两人先后各买一张，试计算甲乙两...答：相同。你就记住抽签无论先后，抽中的几率是一样的（只要不作弊）。具体算法:甲先抽,中奖概率=7/100，不防抓取，学路网提供内容。你的理解是对的，连续的时候，加不加等于都一样，因为连续的时候，一点概率是零。一样的。。关于概率论的，要步骤和最后答案答：1、乙箱中可能有0、1、2、3件次品，概率分别为1/20，9/20,9/20,1/20.则数学期望E=0×1/20+1×9/20+2×9/20+3×1/20=1.52防抓取，学路网提供内容。关于概率论求联合密度他们围成面积是2分布函数:F(x,y)=1/2边缘概率密度:fy(y)=∫{1,3}f(x,y)dy=1fx(x)=∫{1,x}f(x,y)dy=(x-1)/2联合密度:f(x,y)=fy(y)*fx(x)=(x-1)/2数学:关于概率论中"概率密度函数"的理解。最大值是否就表明该值x最可能发生?正确.习惯说法是:若概率密度ρ(x0)取最大值,说...而是均值吗?期望的最初意义出现在概率论初期,概率论起源于赌博.赌博时每个人都有...概率论里面联合联合概率密度函数分布函数,边缘分布,边缘密度...10减去10的五分之一,就是第一次用去的。而第二次带了单位,则直接减去五分之一米就行了,算出来就等于七又五分之四利用边缘密度函数判断独立性首先是求A的值在平面上对f(x,y)求积分,等于1,自然就可以求得参数A的值判断独立性的时候求出边缘密度然后两个边缘密度的乘积是否与原联合密度相等如果相等则说...
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求统计中各种分布的主要应用范围小弟想知道各种分布的主要应用范围是什么（如：记得大学上概率论时例题虫卵孵化成功率问题是用泊松分布解决的,为什么呢?）请详细介绍泊松分布、正态分布、二项分布、超几何分布……等等分布的应用范围,能说出为什么就更好啦
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我晕.分布只是对事物的一种描述.一般的自然界中的规律主要是按正态分布的.泊松、二项只是对不同的描述,你仔细观察下就发现他们说的问题都不相同,而二项、泊松和正态都是一样的都是可以转换的.
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概率论与数理统计一、随机事件和概率
随机事件与样本空间，事件的关系与运算，完备事件组，概率的定义，概率的基本性质，古典型概率，几何型概率，条件概率，概率的加法公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯（Bayes）公式，事件的独立性，独立重复试验。
1．了解样本空间（基本事件空间）的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系与运算．
2．理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率，，掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式，以及贝叶斯公式．
3．理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算；理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法。二、随机变量及其概率分布
随机变量，随机变量的分布函数的概念及其性质，离散型随机变量的概率分布，连续型随机变量的概率密度，常见随机变量的概率分布，随机变量函数的分布
1．理解随机变量的概念，理解分布函数
（ -∞& x &+∞ )的概念及性质．会计算与随机变量相联系的事件的概率。
2．理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0－l分布、二项分市、几何分布、超几何分布、泊松（Poisson）分布及其应用。
3．了解泊松（Poisson）定理的结论和应用条件，会应用泊松（Poisson）分布近似表示二项分布。
4、理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握概率密度与分布函数之间的关系，掌握正态分布、均匀分布、指数分布（概率密度为f（x） ）及其应用。
4．会求随机变量函数的分布。三、二维随机变量及其概率分布
多维随机变量及其分布，二维随机变量及其联合（概率）分布，二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布，二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度，随机变量的独立性与不相关性，常用二维随机变量的分布，两个及两个以上随机变量的简单函数的分布。
1． 理解多维随机变量的概念， 理解多维随机变量的分布的概念和性质，理解二维随机变量的概念，理解二维随机变量的分布的概念和性质，理解二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布；理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度．会求与二维随机变量相关的事件的概率．
2．理解随机变量的独立性及不相关的概念，掌握随机变量相互独立的条件。
3．掌握二维均匀分布，了解二维正态分布的概率密度，理解其中参数的概率意义。
4．会求两个随机变量的简单函数的分布，会求多个相互独立随机变量简单函数的分布。四、随机变量的数字特征
随机变量的数学期望（均值）、方差、标准差及其性质，随机变量函数的数学期望（均值）、矩、协方差和相关系数及其性质。
1．理解随机变量数字特征（数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数）的概念，并会运用数字特征的基本性质，计算具体分布的数字特征，并掌握常用分布的数字特征。
2、会根据随机变量X的分布求其函数g（X）的数学期望Eg（X）；会根据随机变量X与Y的联合分布求其函数g（x，y）的数学期望Eg（x、y）． 五、大数定律和中心极限定理
切比雪夫（Chebyshev）不等式，切比雪夫大数定律，伯努利大数定律，辛钦（Khinchine）大数定律，列维一林德伯格（Levy－Lindberg）定理（独立同分布的中心极限定理），棣莫弗一拉普拉斯（De Moivre－Laplace）定理
1．了解切比雪夫不等式．
2．了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律（独立同分布随机变量序列的大数定律）成立的条件及结论。
3．了解列维一林德伯格定理（独立同分布的中心极限定理）和棣莫弗一拉普拉斯定理（二项分布以正态分布为极限分布）的应用条件和结论，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。六、数理统计的基本概念
总体、个体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差和样本矩，x2分布，t分布，F分布，分位数，正态总体的常用抽样分布。
1．理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，了解经验分布函数．
2．了解x’分布、t分布和F分布的定义及性质，了解上侧α分位数了解分数位的概念并会查表计算．
3．了解正态总体的常用抽样分布． 七、参数估计
点估计的概念，估计量与估计值，矩估计法，最大似然估计法，估计量的评选标准，区间估计的概念，单个正态总体的均值和方差的区间估计，两个正态总体的均值差和方差比的区间估计
1．理解参数的点估计、估计量与估计值的概念．
2．掌握矩估计法（一阶、二阶矩）和最大似然估计法．
3．了解估计量的无偏性、有效性（最小方差性）和一致性（相合性）的概念，并会验证估计量的无偏性．
4. 理解区间估计的概念，会求单个正态总体的均值和方差的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间． 八、假设检验
显著性检验，假设检验的两类错误，单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。
1．理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误．
2．了解单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。
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都用浙大的，你怎么要同济的？
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