设X1与X拔的相关系数

因为：Cov（Y，Z）=Cov（Y，X-0.4）=E[Y（X-0.4）]-E（Y）E（X-0.4）=E（XY）-0.4E（Y）-E（Y）E（X）+0.4E（Y）=E（XY）-E（X）E（Y）=cov（

/>cdbabcadaadda还好我是学数学的

给你点提示,你就能做出来了,D（X1+X拔）=D（X1）+D（X拔）+2Cov（X1,X拔）式中,D（X1+X拔）=D[(1+1/n)X1+1/n(X2+X3+……Xn)]=(1+1/n)^2D(X1

选DX拔=0,所以A、B错C由单正态总体的抽样分布定理得X拔/(S/根号n)~t(n-1),C错D中把n-1移到分母里面,得到分子是自由度为1的卡方分布,分母是自由度为n-1的卡方分布,满足F分布的定

E（X)=0,D(X)=E(X^2)=1,E(X^3)=0E(X^4)=3E(Y)=2*E(X^2)+E(X)+3=5E(XY)=2*E(X^3)+E(X^2)+3*E(X)=1E(Y^2)=4*E(

o=根号4=2n=9P{|X拔-μ|/(o/根号n)再问：额，我们还没讲过置信区间，μ=1.3067，答案再答：我后头不是给你写了步骤了3o换成o/3除写成乘了。。。μ/(o/3)=1.961.96*

不对.cov（X,Y）=EXY-EXEY应该这么算：cov（xi-x拔,xj-x拔）=cov（xi,xj）-cov（xi,x拔）-cov（xj,x拔）+cov（x拔,x拔）=0-cov（xi,xi/n

EX=∫[0,+∞]xe^(-x)dx∫[0,+∞]ye^(-y)dy=1.E(X^2)=∫[0,+∞]x^2e^(-x)dx∫[0,+∞]ye^(-y)dy=2.EY=∫[0,+∞]e^(-x)dx

0.9Cov(X,Y)=[E(XY)-EX*EYρ(X,Y)=Cov(X,Y)/(DX*DY)^(1/2)=0.9Cov(Y,Z)=E(YZ)-EY*EZ=E[Y(2X-1)]-EY*E(2X-1)=

俊狼猎英团队为您S^2=16S^2=1/5［(X1-X拔)^2+…+(X5-X拔)^2］∴平均数为x拔则各数据与x拔的差的平方和是5×16=80再问：为什么是5×16？说详细点再答：5个数据5，相当冷

x1,x2···xn的平均数x拔那么ax1,ax2···,axn的平均数就为ax拔那么方差就为s^2=1/n[（a-ax1）^2+……(a-axn）^2]把a^2提出后边就是s^2那么方差就是as

结论【p<q】如图

X与|X|是否相关不相关.E(X)=0E(X*|X|)=0所以COV(X,|X|)=0.所以X与|X|不相关.再问：过程能在详细点吗?，谢谢啦再答：数学期望你自己求一下吧.再问：有简单一点的方法吗？我

由题意得到x1+x2+x3+.+xn=x拔*nyi+y2+y3+.+yn=y拔*n∴2x1-y1,2x2-y2,2x3-y3,.,2xn-yn的和=2x1-y1+2x2-y2+2x3-y3+.+2xn

（1）平均数为x拔+a（2）平均数为bx拔（3）平均数为bx拔+a对于数据整体变化一致（每个数据做相同变化）的情况,新平均数相对原平均数的变化和整体变化相同

corr(Y,Z)=corr(Y,X-0.4)=corr(Y,X)=0.9再问：详细点可以不？我一点都不会再答：corr就是相关系数。corr(X1,X2)=cov(X1,X2)/sqrt(V(X1)

S²=1/4[(X1-X拔)²+(x2-X拔)²+(x3-X拔)²+(x4-X拔)²]=(1/4)[(x1²+x2²+x3

D(z)=100D(x)D(x)=D(z)/100pxy=0.8cov(x,y)=0.8√D(x)D(y)cov(y,z)=10cov(y,x)=10cov(x,y)=8√D(x)D(y)=0.8√D

-0.2*2*3=-1.2

cov(x,y)=cov(1-2y,y)=cov(-2y,y)=-2cov(y,y)=-2D(y)D(x)=D(1-2y)=4D(y)pxy=cov(x,y)/√D(y)D(x)=-2D(y)/√D(