设X服从参数为lambda的泊松分布，且已知PX=1=PX=2，则lambda=()。

（填空题）设X服从参数为 lambda (lambda gt 0) 的泊松分布,且 (X=0)=dfrac (1)(2)P X=2 , 则 lambda = (

设随机变量 X 服从参数为 lambda 的泊松分布，且 PX=1=PX=2，则 PX>2 的值为（ ）A. $e^{-2}$B. $1-\frac{5}{e^

设X,Y是独立随机变量，分别服从参数为lambda_(1),lambda_(2)的泊松分布，试证明PX=k|X+Y=n=C_(n)^k((lambda_(1))

若随机变量X服从参数为lambda =1的泊松分布，则必有（ ）.A.lambda =1B.lambda =1C.lambda =1D.lambda =1若

假设总体 X 服从参数为 lambda 的泊松分布，则参数为 lambda 的最大似然估计量是(）A. $n\overline{X}$B. $\max\{X_1

设总体X服从参数为 lambda (lambda gt 0) 的泊松分布,X1,X2,···, _(n)(ngeqslant 2)-|||-为来自该总体的简单随

[问答题]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，则λ=-----------.

[问答题]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，则λ=--------------.

单选 已知X服从参数为λ的泊松分布且P(X=1)=P(X=2)，则P(XA. 0.606B. 0.5C. 0.406D. 0.3

设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自参数为 lambda 的泊松分布总体的一个样本，则 lambda 的矩估计量为（）A. $\frac{\over