Автор Анна Евкова
Преподаватель который помогает студентам и школьникам в учёбе.
Дана плотность распределения непрерывной случайной величины: 𝑝(𝑥) = { 0, если 𝑥 < −2 1 3 𝑥 2 , если − 2 ≤ 𝑥 ≤ 1 0, если
Математический анализ | ||
Решение задачи | ||
Выполнен, номер заказа №16306 | ||
Прошла проверку преподавателем МГУ | ||
Напишите мне в чат, пришлите ссылку на эту страницу в чат, оплатите и получите файл! |
Закажите у меня новую работу, просто написав мне в чат! |
Описание заказа и 38% решения ( + фото):
Дана плотность распределения непрерывной случайной величины: 𝑝(𝑥) = { 0, если 𝑥 < −2 1 3 𝑥 2 , если − 2 ≤ 𝑥 ≤ 1 0, если 𝑥 > 1 Найти: а) вероятность 𝑃(0 ≤ 𝑋 ≤ 3,5); б) математическое ожидание 𝑀[𝑋].
Решение
а) Вероятность попадания случайной величины 𝑋 в интервал равна: Математическое ожидание случайной величины 𝑋 равно:
Похожие готовые решения по математическому анализу:
- Плотность вероятности случайной величины имеет вид: 𝑓(𝑥) = { 𝑎𝑥 2 , 𝑥 ∈ [−1; 1] 0, иначе Определите
- Дана плотность распределения непрерывной случайной величины: 𝑝(𝑥) = { 0, если 𝑥 −3 1 9 𝑥 2 , если − 3 ≤ 𝑥 ≤ 0 0, если 𝑥 > 0 Найти
- Найти: а) постоянную 𝐴; б) 𝐹(𝑥); в) 𝐹(𝑥); г) 𝐷(𝑋); д) 𝑀𝑒 (𝑋). 𝑓(𝑥) = { 0, при
- Случайная величина 𝜉 задана плотностью распределения: 𝑓𝜉 (𝑥) = { 𝐴𝑥 2 , 𝑥 ∈ (−2; 2) 0, 𝑥 ∉ (−2; 2) Найти коэффициент
- Вероятность выигрыша 30 рублей в одной партии равна 0,6, вероятность проигрыша 10 рублей
- Вероятность выигрыша 30 рублей в одной партии равна 0,4, вероятность проигрыша
- Студент получает на экзамене 5 с вероятностью 0,2; 4 с вероятностью 0,4; 3 с вероятностью
- Плотность случайной величины 𝑋 имеет вид: 𝑓(𝑥) = { 3𝑥 2 , при 𝑥 ∈ [0; 1] 0, при 𝑥 ∉ [0; 1] Вычислите
- Функция распределения непрерывной случайной величины Х определена равенствами: 𝐹(𝑥) = { 0 если
- Плотность случайной величины 𝑋 имеет вид: 𝑓(𝑥) = { 3𝑥 2 , при 𝑥 ∈ [0; 1] 0, при 𝑥 ∉ [0; 1] Вычислите
- Плотность вероятности случайной величины имеет вид: 𝑓(𝑥) = { 𝑎𝑥 2 , 𝑥 ∈ [−1; 1] 0, иначе Определите
- Дискретная случайная величина может принимать одно из пяти фиксированных значений с вероятностями соответственно (конкретные значения