总体X和Y独立都服从正太分布,求X的均值大于Y的均值的概率-搜答案-智慧作业帮

只需考察事件(X/Y0,X0,x=0,arctan(1/a)

Z的分布叫做瑞利（Rayleigh）分布,具体求法：f(x,y)=[1/(2πσ^2)]*e^-[(x^2+y^2)/2σ^2]当z=0时,有：F(z)=∫∫f(x,y)dxdy,其中积分区域为x^2

依然正态分布 +1的话只是平均值+1,不影响方差图片来自维//……基,不添加链接了以防答案被吞

X²/1,Y²/1均服从自由度为1的χ²分布.按照F分布的定义,(X²/1)/(Y²/1)=X²/Y²,服从自由度为(1,1)的F

P(X=Y)=P(X=0)P(Y=0)+P(X=1)P(Y=1)=1/9+4/9=5/9如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,再问：为什么这么算啊？再答：根据独立性。书上讲更全面一些，建议您看书。

X,Y互相独立设X的密度函数为f(x),Y的密度函数为f(y)它们的联合密度函数为f(x,y)=f(x)f(y)f(y,x)=f(y)f(x)=f(x,y)f(x,y)关于y=x对称P(X

Z=X+YZ~N（7,25)-->(Z-7)/5~N（0,1)P（X+Y

这个用泊松分布可加性来做,很简单X,Y相互独立且分别服从p(λ1),p(λ2)那么Z=X+Yp(λ1+λ2)参考资料里有他的证明

要用到微积分吗?具体公式给下回答：=Σ（3^I*e^(-3)I/I!）(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!）=Σ（3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!）=Σ[

我记得泊松分布具有可加性!再问：为什么二项分布就不行呢？再答：二项分布x和y都能分别取值0,1当x,y都取1时，x+y就取2，那么x+y就不是二项分布了

这题就是把N从常量整数变成变量,如果是常量整数,Y服从正态分布,变成变量整数其实也服从正态分布,但此时E(Y)跟D(Y)就变了.但是也很好求,只是比较麻烦.E(X)=λ,D(X)=ε平方,E(N)=1

应该是的

(1)若X～P(),P(),则X+Y～P()证明：利用卷积公式来证明设Z=X+Y则P(Z=m)=P(X+Y=m)=(卷积公式)=（因为X与Y独立时,联合分布=边际分布之积）=（此处忘记写上下标了）==

φ(x)=[1/(根号2π)]e^[-(x^2)/2]故:f(x,y)=φ(x)*φ(y)=[1/(2π)]e^[-(x^2+y^2)/2].故:E((X^2+Y^2)^(1/2))=∫∫[(x^2+

Z=max(x,y)当x,y)独立时,F(z)=[Fx(z)]^2-->fz(z)=2fx(z)F(z)E[MAX（X,Y）]=∫2zf(z)F(z)dz(代入标准正态分布密度函数,经分步积分可以算出

服从N（0,2）

X.Y参数为1的柏松分布,则其母函数为Ψ（s)=e^(s-1)X.Y相互独立,X+Y母函数为Ψ（s,s)=Ψ（s)*Ψ（s)=e^(2(s-1))X+Y服从参数为2的泊松分布.再问：能再详细点吗。再答

E（x＋y）＝Ex＋Ey＝1＆＃47；5＋3＆＃47；5＝0．8D（x＋y）＝Dx＋Dy＋cov（xgy）＝1＆＃47；25＋9＆＃47；25＋cov（xrvzdy）需要知道xky的协方差2若相互独立

是独立的.如果不独立的话,T分布的定义无从谈起