已知概率密度f(x),那么求F(x)对f(x)进行积分即可,在x<a时,f(x)都等于0,显然积分F(x)=0 而在a<x<b时,f(x)=1/(b-a) 不定积分结果为x/(b-a),代入上下限x和a 于是在a到x上积分得到概率为(x-a)/(b-a) 那么x大于等于b时,概率就等于1,所以得到了上面的式子

f(x,y)就是二维变量的概率密度函数f(x,y)=1/S 在三角形的范围内成立.所以1除以1/2等于2

300MM是指分度圆直径,均布就是360°上面有16个孔,两孔中心距为L,L根据以下公式得出:L=2*R*sin(α/2)=D*sin(α/2)=300*(360°/32)=58.527mm,α为两孔中心与分度圆连线的夹角,α=360°/16

我们知道:∫(-∞→+∞) f(x) dx=1在均匀分布里 只有[a,b]区间有概率 且概率为一个常数 设 f(x)=C a≤x≤b即:∫(a→b) C dx=1Ct |a→b =1Cb-Ca=1C=1/(b-a)即f(x)=1/(b-a) a≤x≤b 0 其他

均匀分布 m=(a+b)/2 , D=(b-a)^2 / 12 泊松分布 m=λ , D=λ 指数分布 m=1/λ , D=1/λ/λ 正态分布 m=u, D=σ^2

数学期望:E(x)=(a+b)/2 方差:D(x)=(b-a)²/12

假设你要做的是一个[0,10]上均匀分布的一个随机变量,那么我们就可以这样做:x = 10*rand([10000,1]); xi = linspace(-10,20,201); f = ksdensity(x,xi,'function','cdf'); plot(xi,f); 解释一下变量,x是产生的随机数,共有10000个点,点越多,概率密度函数越接近于理想分布函数.rand是产生[0,1]之间随机数的函数.xi是产生横轴的坐标,就是说你统计的这些数分布的区间的划分.ksdensity函数就是统计得到概率密度函数或者分布函数的,得到的f就是分布函数.最后画出图来,结果如下:

X ~ U(0,1) 密度函数:等于:1 当 0<x<1 ;等于:0 当其它 x ;E(Y)=∫ (1,0) e^x dx = e-1 D(Y)=∫ (1,0) (e^x-e+1)^2 dx = (e-1)(3-e)/2

随机变量x服从均匀分布u(a,b),则均值为(a+b)/2,在此题中就是1方差为(b-a)先平方再除以12,在此题中就是16/3明白了吗?主要就是记住公式,别的题目套公式就可以解决了哦o(∩_∩)o.12是公式里面的哦,是公式的分母..

测量出在显微镜中呈现的像的大小,再除以(目镜的放大倍率*物镜的放大倍率),即可得到细胞的实际大小.