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设随机变量序列独立同分于
设随机变量
X与Y相互
独立
,且均服从区间(0,1)上的均匀分布,则P{max{X...
答:
解:fX(x)=1, x∈(0,1)其他为0.P(X<=1)=∫(-∞,1)f(x)dx=1 P{max{X,Y}>1}=1-P{max{X,Y}<=1}=1-P(X<=1)P(Y<=1)=0.如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,请选为满意回答!
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
连续型
随机变量
X,Y相互
独立
且同一分布,证明P{X<=Y}=1/2
答:
P(X<=Y)=(x<=y积分)∫∫(x<=y积分)f(x)f(y)dxdy =∫(-∞,+∞)f(x)dx∫(x,+∞)f(y)dy =∫(-∞,+∞)f(x)[1-F(x)]dx =∫(-∞,+∞)[1-F(x)]dF(x)=-[1-F(x)]^2/2|(-∞,+∞)=1/2 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...
高等数学问题---高手请进!!!
答:
1、
独立同
分布
序列
的中心极限定理 当n充分大时,独立同分布的
随机变量
之和的分布近似于正态分布N(nμ,nσ^2)当n充分大时,独立同分布随机变量的平均值的分布近似于正态分布N(μ,σ^2/n)2、棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理 在贝努利试验中,若事件A发生的概率为p,又设m为n次独立重复试验中事件A...
独立同
分布(大学概率论与数理统计)
答:
中心极限定理:他重点想说的是,每次事件都抽取一次,每个事件
独立
很显然,因为抽取不会影响到下一次,都是同一个样本抽取,所以同分布,中心极限定理想说明的就是,当样本个数趋紧于无穷大的时候,这个样本的均值服从正态分布,仅此而已。这也就是说明生活中很多地方都是服从正态分布的。二项分布(n充...
设随机变量
X与Y相互
独立
,且都服从参数为1的指数分布,则随机变量Z=Y/X...
答:
具体回答如图:
随机
试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关,都可以数量化,即都能用数量化的方式表达。
如何理解概率论中的
独立同
分布?请分别解释独立、同分布及独立同分布...
答:
因为它们具有相同的分布函数,且生成一个随机数并不会影响下一个随机数的生成。总的来说,
独立同
分布是一个非常重要的概念,它帮助我们理解和建模一系列
随机变量
的行为。在许多统计和机器学习的应用中,我们经常假设数据是独立同分布的,这有助于我们进行有效的推断和预测。
连续型
随机变量
X,Y相互
独立
且同一分布,证明P{X<=Y}=1/2
答:
P(X<=Y)=(x<=y积分)∫∫(x<=y积分)f(x)f(y)dxdy =∫(-∞,+∞)f(x)dx∫(x,+∞)f(y)dy =∫(-∞,+∞)f(x)[1-F(x)]dx =∫(-∞,+∞)[1-F(x)]dF(x)=-[1-F(x)]^2/2|(-∞,+∞)=1/2 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...
如何用矩母函数来证明中心极限定理
答:
林德伯格中心极限定理的证明 中心极限定理:概率论中关于独立的
随机变量序列
的部分和的分布渐近于正态分布的一类定理,是概率论中最重要的一类定理,有广泛的实际应用背景,常见的是关于
独立同
分布随机变量之和的中心极限定理,即林德伯格列维定理。林德伯格列维定理: 设为独立同分布的随机变量序列,且。令=...
设随机变量
x与y相互
独立
且都服从参数为λ(λ>0)的指数分布,则min(x...
答:
解题过程如下图:
棣栭〉
<涓婁竴椤
4
5
6
7
9
10
8
11
12
13
涓嬩竴椤
灏鹃〉
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