임 의 변수 X 의 확률 밀 도 를 설정 하면 f (x) = e ^ - x, x ＞ 0, 0, 기타, Y = e ^ x 의 확률 밀도 함수 입 니 다. 상세 한 해석 을 구하 다.

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• 2. 임 의 변수 (X, Y) 는 지역 D 의 균일 한 분포 에 복종 하 는데 그 중에서 D = (0)
• 3. 2 차원 랜 덤 변수 (X, Y) 를 설정 하고 구역 D 에서 균일 한 분포 에 복종 하도록 한다. 그 중에서 D: 0
• 4. 2 차원 랜 덤 변수 (X, Y) 를 설정 하여 구역 D = {(x, y) 곤 x > = 0, y > = 0, x + y
• 5. 임 의 변수의 확률 밀도 함 수 를 f (x) = k / (1 + x ^ 2) 로 설정 하고 - 1
• 6. 확률 논 제 를 계속 질문 하고 랜 덤 변 수 를 설정 합 니 다 X 복종 표준 정규분포 N (0, 1), Y = 2X ^ 2 + 1 과 Y = e ^ X 의 확률 밀도,
• 7. 임 의 변수 X 를 설정 하고 Y 는 서로 독립 되 며 모두 정상 분포 N (0, σ ^ 2) 에 복종 하고 Z = (X ^ 2 + Y ^ 2) ^ 0.5 의 확률 밀도 를 구한다.
• 8. 임 의 변수 x ~ N (0, 1), y = e 의 x 자 를 설정 하고 Y 의 확률 밀도 함수,
• 9. 임 의 변수 함수 x 의 확률 밀도 함수 p (x) = {1 / 2 cos (1 / 2) x, 0
• 10. 임 의 변수 X 의 분포 함 수 를 구: (1) 계수 A 의 값 으로 설정 합 니 다. (2) X 의 확률 밀도 함수. 새로운 & nbsp 에서 올 라 왔 습 니 다.
• 11. 임 의 변수 (X, Y) 의 확률 밀 도 를 f (x, y) = e ^ - (x + y), x > = 0, y > = 0 구 Z = 1 / 2 (X + Y) 의 확률 밀도 함수 로 설정 합 니 다. 분포 함수 로 구하 기,
• 12. : x 가 0 이 될 때 sinx - arctanx 는 한 계 를 구하 고 테일러 공식 을 사용한다.
• 13. 테일러 공식 으로 [코스 xln (1 + x) - x] / x ^ 2 와 [e ^ x - x (1 + x)] / (x ^ 2 * sinx) 의 한 계 를 구하 세 요.
• 14. lim (x 경향 0) (e ^ x) * sinx - x (1 + x) / x ^ 3 용 테일러 정리 구
• 15. x → 0 시, lim {lncos 2x / lncos 3x} = lim {(lncos 2x) / (lncos 3x)} = lim {2tan2x / 3tan3x} (lncos2x) = 2tan2x 의 구체 적 인 절차
• 16. lncos 2x / lncos 3x 등가 무한 소량 으로 구하 다
• 17. 정 리 를 강요 하여 한 계 를 구하 다. xn = (A1 ^ n + A2 ^ n +...+ Ak ^ n) n 제곱, 그 중 A1 > A2 >...> Ak > 0
• 18. 협박 의 정 리 를 이용 하여 한 계 를 구하 다. lim (2x [3 / x] 를 구하 고 x 는 0 의 한계 에 가 까 워 지 는데 그 중에서 [x / 3] 는 3 / x 의 정수 함 수 를 나타 낸다.
• 19. 협박 정리 증명 a ^ n / n! 의 한 계 는 0. 협 착 정리 로 a ^ n / n! n - > + 표시 시 한계 가 0 임 을 증명 하 세 요.
• 20. 제목 대로, 클립 으로 정 리 를 강요 하 라! 협박 정리 로 lim (x → 0) tan (x) / x = 1 을 증명 하 십시오.