设总体 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 服从指数分布[tex=5.143x1.357]W/urJWv3LDWJ3OSkU+hPsARZJP32u/XmVmVzAA6jcxQ=[/tex] 是容量为 2 的样本，求 [tex=4.071x1.286]4w1vXgDbMwi+DkQe7M1JCFadvINj0ONdflkgLfe0oak=[/tex] 的概率密度.
举一反三
- 设总体样本[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]分布密度为[tex=13.786x2.429]j5agDdJkFTcU3oAEr7zMVYAjPcbxs/IMeWGBZRqrAAp5nM80HBliI2FsMIJFuxPTtJXiDCDbIuQQVc1CkS4r+k1ApRdAmckch0yVBoazhVU=[/tex][tex=8.714x1.357]QvdrmMEkEkXBcM7p9FuvTRREbj6qCffrqKI1v5nuZxJ1HbRT2CuEuk4k8nMm2n492d+m1RhEZcnJodizbZOaxg==[/tex]是来自总体[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的容量为 7 的样本，试求样本中位数[tex=1.786x1.357]4S5BGyfqec2GPYM2CZmcJw==[/tex]小于[tex=3.5x1.429]KulqzWgx+8tvN9KMDVeBfupGSVB8uby5QzRJHDbPphI=[/tex]的概率.
- 设随机变量 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 与 [tex=0.643x1.0]jDVSpgNhHe+VJmgvx3gg1Q==[/tex] 相互独立，且服从参数为 1 的指数分布. 记 [tex=13.5x1.357]ZrmgIX329+lIMwj+0JP7oX4KmceUiv4NOTdLGvSfjGFY26aIR9qNFK9EJaP3gu/x[/tex] 求[tex=3.857x1.357]t0PsS3YAPSnhTBV9LUFwGQ==[/tex]
- 设总体[tex=5.143x1.357]i03B4xXpkgLhc0l1eDI5xw==[/tex]，[tex=6.429x1.214]xFeKqBq5/NAn7fgtFq9PWHwC8My6epnra0qIANfUa6Y=[/tex]是来自[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的容量为5的样本，求样本均值与总体均值之差的绝对值大于1的概率。
- 设随机变量 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 以概率 1 取值为 0，而 [tex=0.643x1.0]jDVSpgNhHe+VJmgvx3gg1Q==[/tex] 是任意的随机变量，证明 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 与 [tex=0.643x1.0]jDVSpgNhHe+VJmgvx3gg1Q==[/tex] 相互独立.
- 设[tex=7.286x1.357]QvdrmMEkEkXBcM7p9FuvTbsy21jIXoxVmxejgq9Oet6d2gm5oU5lRrP4XvCfng1c[/tex] 是取自总体[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的样本,求[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的期望[tex=0.643x1.0]hK6dRoCn+OGpoJ7dSqNW4g==[/tex] 的最大似然估计量.假设[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]服从参数为[tex=0.643x1.0]+D9NhKovEP8INGz+KZnr1A==[/tex]的泊松分布.