复随机过程是不是解析函数（设随机变量x服从参数为λ的泊松分布，且已知E[(x-1)(x-2)]=1，求λ）

1. 连续型随机变量的期望一定存在吗
2. 设随机变量x服从参数为λ的泊松分布，且已知E[(x-1)(x-2)]=1，求λ
3. x-u是什么函数
4. 两个标准正态分布相除是什么分布
5. 两个离散型随机变量同分布说明什么

连续型随机变量的期望一定存在吗

**连续型随机变量的期望不一定存在**。如果随机变量是连续的，并且其概率密度函数在整个实数域上都存在，那么期望一定存在。然而，如果概率密度函数在某些点上不存在或者不连续，那么期望可能不存在。

例如，对于离散型随机变量，如果其概率分布包含无穷大或无穷小的概率值，那么期望可能不存在。因此，连续型随机变量的期望存在与否取决于其概率密度函数的性质。

不是，可以举出不存在数学期望的例子，这里无法输入数学公式所以不方便给出来

设随机变量x服从参数为λ的泊松分布，且已知E[(x-1)(x-2)]=1，求λ

λ等于1。解：因为x服从参数为λ的泊松分布，那么可知E(X)=λ，D(X)=λ。

而D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，那么E(X^2)=λ+λ^2又因为E[(X-1)(X-2)]=E(X^2-3X+2)=E(X^2)-E(3X)+E(2)=λ+λ^2-3λ+2=λ^2-2λ+2由题意可知，λ^2-2λ+2=1，解得λ=1。扩展资料：

1、泊松分布的性质（1）泊松分布的概率函数为P(X=k)=(λ^k)/(k!)*e(-λ)，k=0，1，2，3 ..

.（2）泊松分布的期望和方差均为λ。

2、概率密度函数f(x)的性质（1）f(x)≥0，（2）∫(-∞,+∞)f(x)dx=1，（3）∫(a,b)f(x)dx=P(a≤x≤b)。

x-u是什么函数

X~U（a,b)

表示随机变量X服从区间[a,b]上的均匀分布

也就是说概率密度函数f(X)=1/(b-a)

分布函数为F(X)=(x-a)/(b-a)

设连续型随机变量X的分布函数为 F(x)=(x-a)/(b-a),a≤x≤b 则称随机变量X服从[a,b]上的均匀分布,记为X~U[a,b]. 若[x1,x2]是[a,b]的任一子区间,则 P{x1≤x≤x2}=(x2-x1)/(b-a) 这表明X落在[a,b]的子区间内的概率只与子区间长度有关,而与子区间位置无关,因此X落在[a,b]的长度相等的子区间内的可能性是相等的,所谓的均匀指的就是这种等可能性. 在实际问题中,当我们无法区分在区间[a,b]内取值的随机变量X取不同值的可能性有何不同时,我们就可以假定X服从[a,b]上的均匀分布.

两个标准正态分布相除是什么分布

两个标准正态分布相除得到的分布是一个叫做Cauchy分布（或者称为Lorentzian分布）的分布。Cauchy分布是一种具有无定义方差的分布，其概率密度函数为：

f(x) = 1 / (π(1 + x^2))

其中，x为随机变量。Cauchy分布具有长尾性质，其尾部概率迅速减小但不趋于零。

正态分布处于正态分布还是正态分布，因为两个正态分布相乘相除，相加相减一就是正态分布

两个离散型随机变量同分布说明什么

两个离散型随机变量同分布意味着它们的取值概率分布函数（或概率质量函数）相同。也就是说，它们在每一个可能取到的取值上的概率相等。这种情况下，两个变量的平均值、方差、标准差等统计特征也是相同的。

这种同分布的特性在统计学中很常见，可以用于比较两个随机变量的相似度或者进行类似于假设检验的比较性分析。

同分布的两个变量可以在某些情况下互相替代，例如在模拟实验或者随机过程分析中。

到此，以上就是小编对于复随机过程的相关函数的问题就介绍到这了，希望介绍的5点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。