两个独立随机变量服从正态分布,求联合概率函数

用卷积公式求得Z的概率密度函数,配方太麻烦所以提到最前面写.与x无关的项作为“系数”提到关于X的积分外面,然后构造关于x的正太分布密度函数积分,积分结果=1,积分号以外的“系数”就是要求的结果,为目标

两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布,而二维正态分布的随机向量的线性组合还依然服从正态分布从而,……再问：为什么两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布再答：独立，联合概率密度等于

A-YN(-1,2)X-YN(0,2+2)=N(0,4)(X-Y)/2N(0,4/2^2)=N(0,1)选A再问：虽然看懂了...不过可以这么做的依据是什么啊？就是说，为什么可以对XY做运算？再答：这

亲.这是定义,当分布为正态分布时,二者就是等价的再答：根据你的表达式，xy也是正太，再答：不懂可以追问再问：只要是二维正态分布独立和不相关就一定等价？再问：那个行列式等于零XY就不是二维正态分布吗，能

N(0,1)N(1,1)XY独立所以X+Y和X-Y都是服从正态分布的而且E(X+Y)=EX+EY=1,D(X+Y)=DX+DY=2所以X+Y~N(1,2)所以P(X+Y=0)=Φ((0-1)/√2)=

答案见附图

根据正态分布的性质，易知：X+Y，X-Y均服从正态分布，根据数学期望与方差的性质：E（X+Y）=E（X）+E（Y）=1，D（X+Y）=D（X）+D（Y）=2，E（X-Y）=E（X）-E（Y）=-1，D

注意到Y-1也是N(0,1)与同分布,即是求P[3X+4(Y-1)

联合密度函数f(x,y)=f(x)*f(y)=(1/2π)e^[-(x^2+y^2)/2]画图可知（X为纵坐标,Y为横坐标）是的Z

方差都是相加的.如果X,Y独立,一定有D（X±Y)=D(X)+D(Y)再问：会不会答案错了？？按照相减计算会得出书后的答案再答：那有可能是答案错了，D(X±Y)=D(X)+D(Y)是独立的随机变量的方

分析：这个直接求,有直接定理E(X)=E(Y)=u=0Z=X-YE（|Z|）=（2/√2π）∫ze^（-z^2/2)dz=√(2/π)D(X)=D(Y)=1/2D(|X-Y|)=E(|X-Y|^2)-

和依旧服从正态分布,这个是正态分布中的一个定理,具体你可以翻阅概率论与数理统计的书籍,如参见《概率论与数理统计》（何书元,北京大学出版社）正态总体那一章.

因为E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0,var(X-Y)=var(X)+var(Y)=1.

E(X1-2X2)=E(X1)-2E(X2)=0D(X1-2X2)=D(X1)+4D(X2)=4+16=20X1-2X2~N(0,20)

D(x1)=3D(x2)=22D(x3)=3D(Y)=D(x1)+4D(x2)+9D(x3)=3+88+27=118如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,

两个变量都符合标准正态分布了.怎么个就方差不同呢?标准正态分布N（0,1）,期望E=0,方差D=1也就说,两个变量都符合标准正态分布了,就期望和方差都相同了.叫同分布.楼主的问题应该是,两个变量都符合

(u1+u2,σ1^2+σ2^2)^代表平方哈,这是正态分布的可加性吧再问：那X-Y呢？谢谢你啊，要考试了其实是想知道X+Y与X-Y的方差相不相等。麻烦帮个忙再答：相等的，当X，Y不独立，D(X+(或

就是满足正态分布的性质.

由已知X服从均值为1、标准差（均方差）为2的正态分布，所以X−12～N（0，1），E（X）=1，D（X）=2；由Y服从标准正态分布，所以：Y～N（0，1），E（Y）=0，D（Y）=1；又X、Y相互独立

1fX(x)=(1/√2π)e^(-x^2/2)fY(y)=(1/√2π)e^(-y^2/2)因为x,y独立,所以联合概率密度所以fXY(x,y)=fX(x)fY(y)=(1/2π)e^[-(x^2+