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XY独立均服从01分布
设随机变量X,Y相互
独立
,
且都服从
〔0,1〕上的均匀
分布
,求
XY
的概率密度...
答:
详见下图:
xy都服从0-1分布
它们是
独立
的吗
答:
可以
独立
,也可以不独立。只有这个条件,判断不出来。
设随机变量
XY
相互
独立
,且
均服从
正太
分布
N(0,1)则概率P(
XY
>0)为多少...
答:
X,Y
服从
正太
分布
N(0,
1
),因此P(X>0)=P(Y>0)=0.5 P(XY>0)=P(X>0,Y>0)+P(X<0,Y<0)=P(X>0)P(Y>0)+P(X<0)P(Y<0) (因为
X与Y独立
)=0.5*0.5+0.5*0.5=0.5
设随机变量
X和Y服从
N~(0,
1
)
分布
,且
X与Y
相互
独立
,求(X,Y)联合概率密度...
答:
相互
独立
的随机变量的联合概率密度就是两个变量的概率密度的乘积。具体如图所示:随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例。
设随机变量
X和Y
相互
独立
,
且都服从
正态
分布
N(0,1),计算概率:P(X*X+...
答:
随机变量x,y相互
独立 都服从
N(0,1)则f(x,y)=fX(x)fY(y)=1/(2π)e^(-x²-y²)P(X^2+Y^2<=1)=∫∫f(x,y)dxdy. 积分区域为X²+Y²<=1 使用极坐标 x=rcosθ,y=rsinθ 0<=r<=1 θ属于[0,2π)∫∫f(x,y)dxdy=1/(2π)∫dθ∫ re^(...
...y
服从
参数为一的指数
分布
,且互相
独立
,求E(
xy
)?
答:
由相互
独立
的随机变量的积的数学期望性质:E(
XY
)=E(X)*E(Y).
服从
区间【0,1】均匀
分布
的数学期望 E(X)=0.5,服从参数为一的指数分布的Y,有E(Y)=
1
故:E(XY)=0.5*1=0.5
(概率论)设随机变量
X和Y独立
同
分布
地
服从
均匀分布X~U(0,
1
),则Z=min...
答:
FZ(z)=P(Z<=z)=
1
-P(Z>z)=1-P(X>z,Y>z)=1-[1-FX(z)][1-FY(z)]因为:X~U(0,1)所以:FX(z)=z 同理:FY(z)=z 所以:FZ(z)=1-(1-z)(1-z)fZ(z)=2-2z
设
X和Y
是两个相互
独立
的随机变量,它们
都服从
N(0,1)
分布
,Z=X+Y服从...
答:
相互
独立
的正态
分布
之和仍是正态分布,E(X+Y)=EX+EY=0,D(X+Y)=DX+DY=2,所以X+Y~N(0,2)。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
设随机变量X,Y
都服从
N(0,1),并且相互
独立
,试问随机变量Y1=1/3(x+y...
答:
X^2
分布
定义:n个
独立
的服从标准正态分布的随机变量,其平方和服从自由度为n的X^2分布。因为X,Y
都服从
标准正态分布,故X+Y服从N(0,2),将其标准化,得:(X+Y)/根号2 服从标准正态分布,它的平方:
1
/2(x+y)^2 服从自由度为1的X^2分布....
设随机变量X
服从
区间(0,1)上的均匀
分布
,Y服从参数为1的指数分布,
答:
X,Y相互
独立
,所以E(
XY
)=E(X)*E(Y) E(X)=0.5 E(Y)=1/r=
1
E(XY)=E(X)*E(Y)=0.5。由于随机变量X的取值 只取决于概率密度函数的积分,所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。更准确来说,如果一个函数和X的概率密度函数取值不同的点只有有限个、可数无限个...
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