Markdown KaTex 估计符（≙）
最新推荐文章于 2025-04-19 20:24:55 发布
COCO56（徐可可）
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本文探讨了特殊数学符号≙（估计）在概率论中的应用，特别是在解决泊松分布问题时如何使用该符号进行估计。通过具体实例解析，展示了如何求解随机变量的参数，为学习概率论提供了一种新的视角。
摘要生成于
C知道
，由 DeepSeek-R1 满血版支持，
前往体验 >
代码：$\hat{=}$，效果：
=
^
\hat{=}
=^ 等号上有个帽子的符号（≙）：中文名：估计，英文名： Estimates
用法： 在做题时如：
设
随
机
变
量
X
∼
P
(
λ
)
(
泊
松
分
布
)
，
且
P
(
X
=
0
)
=
e
−
2
，
则
常
数
λ
=
2
‾
设随机变量X\sim P(\lambda)(泊松分布)，且P(X=0)=e^{-2}，则常数\lambda =\underline{\ 2\ }
设随机变量X∼P(λ)(泊松分布)，且P(X=0)=e−2，则常数λ= 2 . 解：
P
(
X
=
k
)
=
λ
k
⋅
e
−
λ
k
!
P(X=k)=\frac{\lambda^k\cdot e^{-\lambda}}{k!}
P(X=k)=k!λk⋅e−λ
P
(
X
=
0
)
=
e
−
λ
0
!
=
e
−
λ
=
^
e
−
2
⇒
λ
=
2
P(X=0)=\frac{e^{-\lambda}}{0!}=e^{-\lambda}\hat=e^{-2}\Rightarrow \lambda=2
P(X=0)=0!e−λ=e−λ=^e−2⇒λ=2
详见：https://unicode-table.com/cn/2259/ 更多数学运算符：https://unicode-table.com/cn/blocks/mathematical-operators/