设随机变量X在(0,1)服从均匀分布,(1)求Y=e^X的概率密度;
设随机变量X在(0,1)服从均匀分布,(1)求Y=e^X的概率密度;要详细解答,每一步的步骤,可发图片,这题我想不明白了,所以请务必详细...
设随机变量X在(0,1)服从均匀分布,(1)求Y=e^X的概率密度;要详细解答,每一步的步骤,可发图片,这题我想不明白了,所以请务必详细
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1,先求分布函数:
Y肯定是分布在(1,e)上的,X=ln(Y)服从均匀分布
F(X)=P(x<=X)=X; // X在(0,1)上服从均匀分布
P(ln(y)<=X)=X; // 代入x=ln(y),注意是小写的
P(y<=e^X)=X;// 内部条件变换为以y为变量的
P(y<=Y)=ln(Y);// 代入X=ln(Y),注意是大写的
即F(Y)=P(y<=Y)=ln(Y)。
2,再求概率密度:
f(y)=F'(Y)=1/Y;// 概率密度为分布函数的导数
3,检查Y变量的取值
没有重叠,没有超出,原解正确
Y肯定是分布在(1,e)上的,X=ln(Y)服从均匀分布
F(X)=P(x<=X)=X; // X在(0,1)上服从均匀分布
P(ln(y)<=X)=X; // 代入x=ln(y),注意是小写的
P(y<=e^X)=X;// 内部条件变换为以y为变量的
P(y<=Y)=ln(Y);// 代入X=ln(Y),注意是大写的
即F(Y)=P(y<=Y)=ln(Y)。
2,再求概率密度:
f(y)=F'(Y)=1/Y;// 概率密度为分布函数的导数
3,检查Y变量的取值
没有重叠,没有超出,原解正确
光点科技
2023-08-15 广告
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件...
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fx(x)=1(0<x<1)
P(Y<y)=P(e^X<y)=P(X<lny)=0(lny<=0 即0<y<=1) 或P(0<X<lny)=lny(0<lny<1即1<y<=e)或1(y>e)
于是fy(y)=1/y(1<y<e)
以后碰到类似的题 可以用反函数的导数来解
例如这里
x = ln y
所以fy(y)=(lny)'=1/y
扩展资料
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响,可能取各种不同的值,故其具有不确定性和随机性,但这些取值落在某个范围的概率是一定的,此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的,也可以是连续型的。
如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量,被测定量的取值可能在某一范围内随机变化,具体取什么值在测定之前是无法确定的,但测定的结果是确定的,多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。
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