设X与Y相互独立,证明D(XY)=DXDY (EX)^2 (EY)^2DX

27-4=23

如图（点击可放大）：Y的方差,我是用最基本的积分（分部积分）做的,也可以用指数分布的性质做：Y是 λ=1的指数分布,所以它的期望：E(Y)=1/ λ=1它的方差：D(Y)=1/&n

有公式的D(X+_Y)=DX+DY+_2cov(X,Y)既然X,Y独立,协方差必为0D(X-Y)=DX+DY=3

由公式可以知道D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X,Y)COV(X,Y)是表示x和y的协方差,COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]如果D(x+y)=D(x)+D(y),我

设Z=X+YE(Z)=E(X)+E(Y)方差的定义：D(Z)=E{(Z-E(Z))²}D(Z)=D(X+Y)=E{(X+Y)²-(E(X)+E(Y))²}=E(X

设Z=X+YE(Z)=E(X)+E(Y)方差的定义：D(Z)=E{(Z-E(Z))²}D(Z)=D(X+Y)=E{(X+Y)²-(E(X)+E(Y))²}=E(X

均匀分布的期望方差公式都记得吧,套用一下就行了EX=1/2EY=3X与Y相互独立所以EXY=EXEY=3/2E(XY)²=∫(0到1)dx∫(2到4)1/2x²y²dy=28/

D(x)+D(y)

EX=-1/3+1/3=0EXY=EX^3=1/3*(-1)^3+1/3*1^3=0Cov(X,Y)=EXY-EXEY=0P(X=1,Y=0)=0P(Y=0)=P(X=0)=1/3P(x=1)*P(Y

两两独立你是证了,但还要一个式子成立主是P(x=xi,y=yi,z=zi)=P(x=xi)P(y=yi)P(z=zi)成立才行但P(X=-1,Y=-1,Z=XY=-1)=0,这是因为X,Y取-1时,Z

X,Y是两个相互独立的随机变量,则D(X-Y)=D(X)+(-1)^2*D(Y)=5D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2E(X^2)=2+1=3同理E(Y^2)=3+1=4而cov(X,Y)=0,

解；N(-1,2),N(2,7)所以DX=2,DY=7因为x与y相互独立所以D(X+Y)=DX+DY=2+7=9

再问：求详解过程再答：

解题思路了讲到这后面的积分自己先积一积不懂追问再问：谢谢，明白了，但是木有更简单一点的么~~~~~再答：放心~是没有捷径滴而且这样做计算量不算很大，耐心一点就行了

f(x)=[(50pi)^(-1/2)]e^(-x^2)f(y)=[(50pi)^(-1/2)]e^(-y^2)f(x,y)=f(x)f(y)X与Y相互独立.再问：这样好像不对吧，有解题过程吗？再答：

假定X,Y的联合分布为f_(X,Y)(x,y),则因为X与Y独立,f_(X,Y)(x,y)=f_X(x)f_Y(y)显然,随机向量(X^2,Y^2)是随机向量(X,Y)的一个变换,则有：f_(X^2,

∵X,Y相互独立,∴X^2,Y^2也相互独立(1)D(XY)=E[XY-E(XY)]^2=E(XY-EXEY)^2=E(X^2Y^2)=E(X^2)E(Y^2)=E[(X-EX)^2]E[(Y-EY)

因为X,Y独立的正太分布,所以他们的线性组合仍是正态分布D(X-Y)=DX+DY=1E(X-Y)=EX-EY=0所以有如题结果

知道x^2与y^2相互独立.D(xy)-D(x)D(y)=E(x^2)E(y)^2+E(y^2)E(x)^2-E(x)^2E(y)^2-E(xy)^2=D(x)E(y)^2+D(y)E(x)^2>=0

E{[XY-E(XY)]^2}=E(X^2Y^2)-E(XY)^2=E(X^2)*E(Y^2)-E(X)^2*E(Y)^2=[D(X)+E(X)^2][D(Y)+E(Y)^2]-E(X)^2*E(Y)