概率论两个独立同分布的正态分布相减-搜答案-智慧作业帮

我用最简单的抛色子给你当做例子来理解(1)独立就是每次抽样之间是没有关系的,不会相互影响就像我抛色子每次抛到几就是几这就是独立的但若我要两次抛的和大于8,其余的不算,那么第一次抛和第二次抛就不独立了,

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

你就当相互独立分布函数相同概率密度相同就可以了

独立：A,B是两个随机变量,只要它们满足P(AB)=P(A)P(B),它们就是相互独立的.还有一种理解比较直观,但是不太全面——相互之间发生与否互不影响的两个时间相互独立.同分布：分布相同的随机变量就

Y1和Y2不独立的情况下,它们函数的独立性也会受到相应的影响.但是你式子中表达的意思不太清楚,你写的g1g2分别是以x1x2为自变量的函数吗?你后面又问道Y1Y2之间的关系,是要提示它们是随机变量吗?

正态分布的内容很丰富.首先,一维正态分布的概率密度,期望,方差,特征函数要记住.其次,一维正态分布的平方是独立平方和分布,也是伽马分的特殊情形.多元正态分布的话,记住用协方差矩阵来写它的密度函数.值得

1.P{XY=-1},有这样的两种情况：1、x=1（0.75）,y=-1（0.25）;或者2、x=-1（0.25）,y=1（0.75）.对于1、x=1,y=-1,概率为0.25*0.75=0.1875

设两个变量为X、Y,对应的事件为A、B(1)当X、Y均服从0、1分布,即X={1,A发生；0,A不发生}；Y={1,A发生；0,A不发生}；写出X、Y、XY的分布列,因为X、Y不相关,则cov(X,Y

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

F(z)=P(Z

正态分布的任意线性变换仍是正态分布,（X,Y）可以写成（U,V）线性变化形式,你给出的系数矩阵就是线性变换的系数矩阵

正态分布：指数分布：泊松分布二项分布：

独立同分布说明他俩的分布密度函数可以通过各自的密度函数相乘计算出f(x,y)=f(x)f(y).分布函数为：F(X,Y)=F(X)F(Y).还有其它性质,例如相关系数为0.协方差为0.

1/2再问：为什么

相等的,根据同分布就可知道

因为X,Y独立,所以Var（X-Y）=Var（X）+Var（Y）=2∑（∑^2）=2（∑^2）一般的,如果∑（大写,不是小写的σ）出现,它代表的就是方差阵：）

因为X^2/(X^2+Y^2)+Y^2/(X^2+Y^2)=1所以E[X^2/(X^2+Y^2)]+E[Y^2/(X^2+Y^2)]=E(1)=1因为X、Y服从相同的分布,且相互独立,所以：E[X^2

function b=bern(n,p)x=rand(n,1);% x is an n array ,choose fr

两个独立正态分布的随机变量的线性组合仍服从正态分布.这是二维正态分布的边缘分布(不需要独立)的线性组合服从正态分布的特殊情况.因为若X,Y服从相互独立的正态分布,则(X,Y)服从二维正态分布(密度函数

概率论 两个独立同分布的正态分布相减