设随机变量X1,X2,…Xn相互独立，且都服从（0,θ）上的均匀分布。求U=max{X1,X2,…
设随机变量X1,X2,…Xn相互独立，且都服从（0,θ）上的均匀分布。求U=max{X1,X2,…Xn}数学期望
如图所示：
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。
如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。
扩展资料：
按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：
离散型
离散型（discrete）随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。
连续型
连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。
参考资料来源：百度百科-随机变量
简单计算一下即可，答案如图所示
备注
具体过程如图，点击可放大：
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...且服从[0,θ]上的均匀分布,试求M=max{X1,X2,…,Xn}的概率分布_百度...
简单计算一下即可，答案如图所示 备注
设随机变量X1,X2,...,Xn相互独立,且都服从(0,1)上的均匀分布(I)求U=...
每个X[i]≤u的概率都是取0~u的取值概率，就是区间长度u除以总区间长1（因为是均匀分布），等于u，所以F(u)=u^n（u的n次方），求导得到f(u)（密度）=nu^(n-1)（注意u都是(0,1)上面的，其余地方概率都是0）期望就把u乘上积分<u>=∫(0到1)n u^n du=n\/(n+1)，U的就算完了。...
设X1,X2,...Xn取自总体X的样本,总体X在(θ-1,θ)上服从均匀分布,证明...
令Y=Z+1\/(n+1),其中Z=max(x1,x2...xn),要说明Y是θ的无偏估计量,,就是要说明E(Y)=θ.显然Z的分布函数是P(Z<=z)=P(X1<=z,...Xn<=z)=P(X1<=z)^n.对之求导,得到Z的密度函数,f(z)=n*(z-(θ-1))^(n-1),当θ-1<=z<=θ;其余为0..积分求出Z的期望E(Z)=n\/(...
...变量X1X2独立同分布,且X1~U(0,1),令x=max{X1,X2},Y=min{X1,X2}...
=1-P(X1>=y)P(X2>=y)=1-[1-FX1(y)]^2 fY(y)=2[1-FX1(y)]fX1(y)=2(1-y) (0<y<1)
设随机变量X1,X2,X3,X4相互独立,且均服从标准正太分布
答案是 1\/6，点击图片可以放大：
设随机变量X1,X2,X3独立同分布,且Xi(i=1,2,3)的分布列为:P(Xi=k)=...
设随机变量X1,X2,X3独立同分布,且Xi(i=1,2,3)的分布列为:P(Xi=k)=1\/3(k=1,2,3),求Y=max{X1,X2,X3}的数学期望... 设随机变量X1,X2,X3独立同分布,且Xi(i=1,2,3)的分布列为:P(Xi=k)=1\/3 (k=1,2,3),求Y=max{X1,X2,X3}的数学期望 展开 1...
设X1与X2相互独立,且服从相同的分布N(μ,σ^2),试证明:E[max(x1,x...
回答：在同一坐标系中作出三个函数y=x+1,y=x2-x+1与y=-x+6的图象如图: 由图可知,min{x+1,x2-x+1,-x+6}为射线am,抛物线 anb ,线段bc,与射线ct的组合体, 显然,在c点时,y=min{x+1,x2-x+1,-x+6}取得最大值. 解方程组 y=-x+6 y=x+1 得,c( 5 2 , 7 2 ), ∴ma...
设总体X服从区间(0,θ)上的均匀分布,其中θ>0为未知参数.(X1,X2...
，xn）由题意知，总体X的概率函数为 f(x)＝1θ，0≤x≤θ0，其它 由于0≤x1，x2，…，x2≤θ，等价于0≤x（1）≤x（2）≤θ．则似然函数为L(θ)＝nπi＝1f(xi)＝1θn，0≤x（1）≤x（2）≤θ．于是对于满足条件x（2）≤θ的任意θ有L(θ)＝1θn≤1xn(2)即L（θ）在θ...
设随机变量X1,X2,---,Xn独立同分布且具有相同的分布密度,证明:P{Xn>...
设X1...Xn的概率密度函数是fX(x),概率分布函数是FX(x)设随机变量Y=max(X1,...,Xn-1)先求Y的概率分布函数FY(y):FY(y)=P{Y<y} =P{max(X1,...,Xn-1)<y} =P{X1<y}*P{X2<y}*...*P{Xn-1<y} =[FX(y)]^(n-1)而概率密度函数fY(y)就是FY(y)求导数，可以暂时不求...
...密度函数为p(x)=2x,0<x<1 0,其他 试求Z=max{X1,X2}—min{X1,X2}...
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