已知二维分布律如何求E(x)

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/21 10:01:43
高数概率论与数理统计问题,已知二维随机变量(X,Y)的联合分布律,如何求X,Y的分布律?

加一下就可以了啊.p(x=-1)=p(x=--1,y=-1)+p(x=-1,y=1)=0.25;p(x=-1)=p(x=-1,y=1)+p(x=1,y=-1)=0.75p(y=-1)=p(x=1,y=

二维随机变量Z=X+Y的分布律问题

这一步就是列举出符合x+y=i的各种情况啊.x=0y=ix=1y=i-1x=2y=i-2.x=i-1y=1x=iy=0

设二维随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)={2e^-(x+2y),x>0,y>0;0,其它;求分布函数F(x,y

二重积分这个是可以把xy分开的相当于两个定积分的乘积再问:��Ҳ�Թ�ֿ���֣����Dz��ԣ��ܲ��ܰѾ��岽��дһ�£���д���ĸ��մ�������������再答:

已知二维随机变量(X,Y)的联合分布律如图片所示,则X与Y的协方差COV(X,Y)=

E(Y)=0×(0.3+0.1)+1×(0.2+0.4)=0.6E(X)=2×(0.3+0.2)+3×(0.1+0.4)=2.5E(XY)=2*0*0.3+3*0*0.1+2*1*0.2+3*1*0.

概率论:已知二维随机变量(X,Y)的分布律,求关于个自的边缘分布律.

直接根据定义fX(x)就等于将f(x,y)将y在(-∞,+∞)上基本即可,求fY(y)也同理.

一道关于概率论的题目设二维随机变量(X,Y)的分布律如下已知事件{X=0}与{X+Y=1}相互独立则求a与b请帮我写写详

P(X=0)=1/2+b,P(X+Y=1)=a+b,P(X=0,X+Y=1)=b∵{X=0}与{X+Y=1}相互独立∴P(X=0)·P(X+Y=1)=P(X=0,X+Y=1)∴(1/2+b)(a+b)

求二维随机变量(X,Y)的的边缘分布函数和边缘分布密度.

再问:麻烦能把过程写详细点吗?看不懂哦再答:你看概率论与数理统计书的65和42页就明白了,这个正规做题也这样做啊!再答:再答:

如何求二维随机变量X和Y是否相互独立?

先求x,Y的边缘分布律.如果P(X=xi,Y=yj)=P(X=xi)P(Y=yj)则相互独立.否则不独立

如何分块求二维随机变量分布函数?

李永乐数学复习全书上的一道例题在D2这个区域取一点(x,y),对于分布函数的概念,是取≤x,≤y的区域,也就是蓝线所画的左下方,与题目所给区域D的交集是红色的区域,对于这部分以外的区域概率为0,所以只

二维随机变量xy服从(μ,μ,σ,σ,0)分布,求E[x(y^2)]

p=0,所以x,y独立,Exy^2=ExEy^2,Ex=u,Ey^2=u^2+σ^2,所以Exy^2=u^3+uσ^2

已知二维随机变量的联合分布函数F(x,y),怎样求边缘分布函数Fx(x)?

按公式:Fx(x)=∫(-∞,+∞)F(x,y)dy积分范围由题目给出,如果没有直接给出,按题意画出积分区域再计算积分限.

已知二维随机变量的概率密度求边缘分布

设fxy(x,y)为概率密度函数x的边缘密度函数fx(x)=fxy(x,y)dy从负无穷到正无穷积分(积分时视x为常数)y的边缘密度函数fy(y)=fxy(x,y)dx从负无穷到正无穷积分(积分时视y

设二维随机变量(X,Y)的联合分布律为:

我遭得住你是不是把老师不知道题都弄上来了哦嘿嘿当年我们怎么没想到这么个办法呢

二维随机变量边缘分布范围如何确定?

fY(y)是y的概率密度,本来就和x没有关系,当然不应该含xfX|Y(x|y)是当y为某值时x的概率密度,当然和y的值有关说形象一点,f(x,y)的图像是一个三角形fY(y)就相当于把这个三角形拍扁到

已知随机变量X的分布律如下,E(X)=1,求常数X

由1/4+p+1/4=1得p=1/2而E(X)=-2*(1/4)+1*p+x*(1/4)=-1/2+1/2+x/4=1故x=4

已知二维随机变量 的联合分布密度为:f(x,y)=2 (0

画图,知道积分区域是y=0,x=y和x+y=1围成的区域那么P(x+y

设二维离散型随机变量(X,Y)的联合分布律为,如图,求第四问

E(x)*E(Y^2)=E(x)*((E(Y))^2+D(y))再问:能不能详细点呀再答:你前面都做出来啦?而E(xy^2)=e(x)*e(y^2),求出e(x)和E(y^2)啊再问:知道啦,谢谢啦,

设二维随机变量(x,y),求分布律和边缘分布律

.这题比较简单啊,分布律就是做个表,把值和概率对应的填进去就可以了.至于边缘分布律,以x为例,x取0的概率是1/6,取-1概率是1/3+1/12=5/12,取2的概率就是5/12,那么做一个表,第一行