设连续型随机变量X的分布函数为F(X)=A+Barctanx,–∞<x<+∞.求:(1)常数A,B 10
设连续型随机变量X的分布函数为F(X)=A+Barctanx,–∞<x<+∞.求:(1)常数A,B的值;(2)X的概率密度函数f(x).求解答过程。...
设连续型随机变量X的分布函数为F(X)=A+Barctanx,–∞<x<+∞.求:(1)常数A,B的值;(2)X的概率密度函数f(x). 求解答过程。
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1、 A = 1/2 B = 1/π
2、1/2
解题过程如下:
(1)F(-无穷)=0 即A-Bπ/2=0
F(+无穷)=1 即A+Bπ/2=1
得 A = 1/2
B = 1/π
(2)P{-1〈X〈=1} =F(1)-F(-1)=3/4-1/4=1/2
随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例。
扩展资料
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:
离散型
离散型(discrete)随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数,某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类,主要分为:伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。
连续型
连续型(continuous)随机变量即在一定区间内变量取值有无限个,或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值,一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中,如:均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。
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