随机事件X,Y相互且都服从标准正态分布,则2X-Y 1

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/14 08:23:20
概率论正态分布设随机变量X、Y相互独立,且都服从正态分布N(1,2),则下列随机变量中服从标准正态分布的是A.(X-Y)

A-YN(-1,2)X-YN(0,2+2)=N(0,4)(X-Y)/2N(0,4/2^2)=N(0,1)选A再问:虽然看懂了...不过可以这么做的依据是什么啊?就是说,为什么可以对XY做运算?再答:这

设两个随机变量X,Y相互独立,且都服从均值为0、方差为12

令:Z=X-Y,则由于X,Y相互独立,且服从正态分布,因而Z也服从正态分布,且EZ=EX-EY=0-0=0,DZ=D(X-Y)=DX+DY=12+12=1,因此,Z=X-Y~N(0,1),∴E|X-Y

设X,Y相互独立,且都服从标准正态分布,则Z=X/根号下Y^2服从( ) 分布,并写出分布的参数

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

设随机变量X与Y都是相互独立,切都服从标准正态分布,则,2X-Y+1服从什么分布,

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

设随机变量X与Y相互独立,且都服从标准正态分布,令ζ=X+Y,η=X-Y.求:(1)E(ζ) ,E(η),D(ζ),D(

1)E(ξ)=E(X+Y)=E(X)+E(Y)=0+0=0;2)E(η)=E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0-0=0;3)D(ξ)=E[ξ-E(ξ)]²=E[X²+2XY+Y&#

设随机变量X,Y相互独立,且都服从[-1,1]上均匀分布,求X,Y的概率密度

你.有我当年风范f(x)={1/2-1再问:0,其他是什么意思啊直接在下面一行写就行了啊?再答:大括号把两行扩起来,就像我写的那样,扩两行,我这只扩了一行再问:能不能有点过程,我在考试啊,不能直接这样

设随机变量X,Y相互独立,且都服从两点分布B 则P(X=Y)=

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。

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为3的泊松分布,证明X+Y仍服从泊松分布,参数为6

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

X,Y相互独立.他们都服从标准正态分布N(0,1).证明Z=X^2+Y^2服从λ=1/2的指数分布

有没有学过特征函数?没有的话很难解释...第一问服从自由度为2的卡方分布,也就是Gamma(1,1/2)分布,写出密度函数就是指数分布第二问用正态分布线性组合性质直接就有了,用特征函数很好解释

概率统计设X,Y相互独立且都服从标准正态分布,则E|X-Y|则E|X-Y|^2是多少,我算的是4,一直算不对,

直接用积分计算期望如图如图,平方的期望可反用方差公式简单计算.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.

设随机变量X,Y都在区间[1,3]上服从均匀分布,且由X确定的事件与由Y所确定的事件是相互独立的,若A={x<=a

P(AB)=7/9?再问:P(A∪B)再答:均匀分布f(x)=1/2相互独立P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(A)P(B)=(a-1)/2+(3-a)/2-[(a-1)/2][(3-a)/2]=7

概率论,X,Y相互独立,且都服从[0,1]上的均匀分布

选AA选项:既然xy相互独立且均匀分布,那么(x,y)也服从区域[0,1]的均匀分布就好比你用铅笔在[0,1]这条直线上随意划点和你在边长为1的正方形内随意划点,他们都是均匀分布的B选项明显不对,当x

概率论问题,求期望设随机变量X和Y相互独立,且都服从期望μ为标准差为σ的正态分布,求随机变量A=min{X,Y}和随机变

A={(X+Y)-|X-Y|}/2,B={(X+Y)+|X-Y|}/2X-Y服从N(0,2σ²)E|X-Y|=σ/√πEA=μ-σ/2√πEB=μ+σ/2√π再问:应该是对了,不过我算的E|

概率论 求分布随机变量X,Y相互独立且都服从正态分布N(0,9),而X1……X9和Y1……Y9分别来自X和Y的简单随机样

X1+……+X9~N(0,81)(X1+……+X9)/9~N(0,1)Y/3~N(0,1)(Y1^2+...Y9^2)/9~卡方(9)[(X1+……+X9)/9]/根号[(X1+……+X9)/9/9]

X与Y是两个相互独立同分布且他们都服从标准正态分布,则X^2/(X^2+Y^2)的期望是多少

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

设随机变量X与Y独立同分布,且都服从标准正态分布N(0,1),试证:U=X^2+Y^2与V=X/Y相互独立

这是个著名的问题.也很有工程用途: 当一个二维信号联合正态时,幅值和相位是独立的.见图: