具体而言，E(X)的计算公式为E(X) = 0*0.3 + 1*0.2 + 2*0.5 = 1.2。进一步地，我们也可以计算出E(X-1)的值。根据期望的线性性质，E(X-1) = E(X) - E(1) = 1.2 - 1 = 0.2。除了期望之外，方差也是衡量随机变量离散程度的重要指标。方差D(X)定义为E[(X-E(X))^2]。
E（X-1）也就等于：E（x）-E（1）=E（x）-1 =1.2-1 =0.2 D（X-1)=E[(X-1)^2]-[E(X-1)]^2 =0.8-0.2^2 =0.4
就是从定义出发的，x（x-1）的期望等于每一项乘以它概率的求和。所以E（x（x-1））=Σ{[x（x-1...
就是从定义出发的，x（x-1）的期望等于每一项乘以它概率的求和。所以E（x（x-1））=Σ{[x（x-1...
所以E(X-1)=E(X)-1=1,所以E(X)=2,而根据泊松分布的期望和方差性质:若X～P(λ),则期望E(X)=λ,方差D(X)=λ。因此有E(X)=λ=2,所以λ=2. 根据期望计算的相关公式,E(aX+b)=aE(X)+b,所以将式子化简,得E(X-1)=E(X)-1,其次根据泊松分布的期望和方差的性质:若X～P(λ),则期望E(X)...
x（x-1）的期望等于每一项乘以它概率的求和。所以E（x（x-1））=Σ{[x（x-1）]*P}。此时面积定积分表示为：S=∫[x1,x2](y2-y1)dx。=∫[1,e](x-1/x)dx。=1/2*x^2-lnx[1,e]。=1/2*e^2-lne-1/2。=1/2*e^2-1-1/2。=1/2*e^2-3/2。要满足下列条件：1、非负...
从定义出发的，x（x-1）的期望等于每一项乘以它概率的求和。所以E（x（x-1））=Σ{[x（x-1）]*P} 概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一...
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E(XX1的期望 期望是概率论中一个非常重要的概念。若 X 是一个离散型的随机变量,其分布列为 p(x),那么 X 的期望记作 E[X],定义为: 若X 是一个连续型随机变量,其概率密度函数为 f(x),则 X 的期望 E[X] 定义为: 用语言表达,X 的期望就是 X 所有可能取值的一个加权平均,每个值的权重就是 X ...
E(X) 定义为该分布的随机变量 X 的平均值。对于指数分布，期望 E(X) = 1/λ。在这种情况下，我们需要计算指数分布 e^(-x) 的期望。根据上述关系，我们可以看出，对于指数函数 e 的 (-x) 次方，λ 的值为 -1。所以，期望 E(X) = 1/(-1) = -1。希望以上回答对您有所帮助。