随机变量服从均匀分布怎么求dx
在均匀分布中，随机变量服从均匀分布的密度函数为：f（x） = 1 / （b - a），其中a和b分别为分布的下界和上界。要求dx，即求出区间[a， b]上的dx值。由于均匀分布的密度函数在[a， b]区间内的值为常数 （即1 / （b - a），因此dx值等于该区间的长度，即dx = b - a。
均匀分布的dx求法：X在［a，b］上服从均匀分布，所以x的密度函数是f（x）=1/（b-a）x属于［a，b］，其他区间内f（x）=0。按照定义来求E（x），E（x）=Sx*f（x）dx上下限分别是正负无穷（S是积分符号）。D（x）=S（x-EX）^2*f（x）dx=S［x-（a+b）/2］^2*f（x）dx。
若X服从[a，b]上的均匀分布，则数学期望EX和方差DX计算公式分别为：EX=（a+b）/2；DX=（b-a）/12。具体来看，如果某个随机变量X服从[2，4]上的均匀分布，那么它的数学期望EX=（2+4）/2=3，方差DX=（4-2）/12=1/3。
均匀分布的数学期望是分布区间左右两端和的平均值，方差为分布区间左右两端差值平方的十二分之一。若X服从[a，b]上的均匀分布，那么数学期望EX和方差DX的计算公式分别为：数学期望EX=（a+b）/2，方差DX=（b-a）/12。
例如，如果X服从区间[2， 4]的均匀分布，那么EX = （2 + 4） / 2 = 3，DX = （4 - 2） / 12 = 1/3。数学期望是衡量随机变量平均取值的指标，它体现了每次可能结果的概率乘以该结果的平均值。方差则是衡量随机变量离散程度的重要参数，它表示随机变量值偏离其期望值的程度。
已知随机变量X的密度函数,求D(X)。
f（x） = 1-|x|， -1x1； 0， 其他。
F（1）-F（0）=a+b/3=1 对xf（x）进行积分得G（x）=ax^2/2+bx^4/4 E（X）=[G（1）-G（0）]/（1-0）=（a/2+b/4）-0=0.6 a=0.6 b=2 f（x）=2x^2+0.6 对x[f（x）-E（x）]^2进行积分得H（x）=6x^6/25 D（x）=H（1）-H（0）=6/25=0.24 请采纳，谢谢。
设随机变量X的概率密度为f（x）=a+bx^2， 当0x1时；在其他区间，f（x）=0。已知E（X）=3/5，求D（X）。首先，计算概率密度函数在区间（0，1）上的积分，得到∫f（x）dx=[ax+（bx^3）/3]。在0到1区间内，有a+b/3=1。
连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
选择B，与正态分布的概率密度对照一下可知X~N（-3，2），所以有E（X）=-3，D（X）=2。对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间（事件的取值范围）的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。
d x 公式即方差D的公式为：D = E [E]2。
怎样计算均匀分布的密度函数?
1、∴按照均匀分布的定义，（x，y）的密度函数为f（x，y）=1/SD=1，（x，y）∈D、f（x，y）=0，（x，y）D。（1），fX（x）=∫（-∞，∞）f（x，y）dy=∫（-x，x）dy=2x，其中0x1。fY（y）=∫（-∞，∞）f（x，y）dx=∫（0，1）dx=1，其中-1y1。
2、均匀分布！均匀分布密度函数f（x）=1/（a-b），x大于a小于b，求分布函数积分就可得，然后求导得次密度函数 设密度函数f（x）的某一个原函数是h（x），那么f（x）的所有原函数可以写成h（x）+c（c是常数）的形式。
3、求均匀分布密度函数公式：f（x）=（x-a）/（b-a）。在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）。概率分布，是指用于表述随机变量取值的概率规律。
4、假设我们有一个随机变量X，它在一个区间a，b内取值，那么X的均匀分布的概率密度函数可以表示为：f（x）=1/（b-a）当x在a，b内，f（x）=0当x不在a，b内。概率密度函数的值表示在某个特定点上取值的概率。
5、由于随机变量X服从均匀分布，其概率密度函数为f_x（x） = 1/（2-（-2） = 1/4，因此，我们可以根据公式f_y（y） = f_x（x） * |x|计算出Y的概率密度函数。所以，Y的概率密度函数为：f_y（y） = f_x（x） * |x| = 1/4 * |x|现在我们来计算Y的概率密度函数在区间[0， 8]内的值。
概率密度函数怎么求?
离散型随机变量的概率密度函数求法：对于离散型随机变量，可以通过列出每个取值的概率，即 P（X=x）。然后可以用列举的概率来定义概率质量函数（Probability Mass Function，PMF）。
概率密度函数f（x） = lim [P（a X = b） / （b - a）] 其中，a和b是区间端点，P（a X = b）是在该区间内取值的概率。需要注意的是，概率密度函数应该满足以下条件：（1） f（x） = 0 在整个定义域内；（2） ∫f（x） dx = 1。
概率密度函数为：f（x）二者的关系为：f（x） = dF（x）/dx 即：密度函数f 为分布函数 F 的一阶导数。或者分布函数为密度函数的积分。定义分布函数，是因为在很多情况下，我们并不想知道在某样东西在某个特定的值的概率，顶多想知道在某个范围的概率，于是，就有了分布函数的概念。
单变量高斯分布概率密度函数定义为：p（x）=12πσ√exp{12（xμσ）2} 式中μμ为随机变量xx的期望，σ2σ2为xx的方差，σσ称为标准差：μ=E（x）=∫∞∞xp（x）dx、σ2=∫∞∞（xμ）2p（x）dx，可以看出，该概率分布函数，由期望和方差就能完全确定。
谁能解释下概率密度函数公式中的f(x)dx是什么意思,怎么计算?F(x)=...
1、f（x）dx近似等于随机变量落在x近旁的概率。f（x）dx是f（x）的微分，可以参考微积分中微分的计算方法来计算。
2、F（x）=∫（-∞，+∞）f（x）dx 表示F（x）=函数f（x）在负无穷到正无穷的积分。
3、概率密度函数为：f（x）二者的关系为：f（x） = dF（x）/dx 即：密度函数f 为分布函数 F 的一阶导数。或者分布函数为密度函数的积分。定义分布函数，是因为在很多情况下，我们并不想知道在某样东西在某个特定的值的概率，顶多想知道在某个范围的概率，于是，就有了分布函数的概念。
4、f（x） ≥ 0：概率密度函数的取值非负； ∫f（x）dx = 1：概率密度函数在整个取值空间上的积分等于1。
5、由f（x）为密度函数可知，∫f（x）dx=1，积分上限和下限分别为1和0，可得a/（k+1）=再由E（X）=0.75得：∫xf（x）dx=0.75，即a/（k+2）=0.75。
