x,y独立同分布,均服从(0,0.5)的正态分布,求绝对值x-y的期望-搜答案-智慧作业帮

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?

当s>0时做变换s=x^2+y^2,t=x/y,求其反函数.反函数有两支：x=t*sqrt(s/(1+t^2)),y=sqrt(s/(1+t^2))以及x=-t*sqrt(s/(1+t^2)),y=-

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

E(Z)=E(X^2+Y^2)=E(X^2)+E(Y^2)=[DX+(EX)^2]+[DX+(EX)^2]=1+0+1+0=2因为DX=E(X^2)-(EX)^2D(Z)=D(X^2+Y^2)=D(X

设X,Y的分布律分别为X01Y011-pp1-qq（1）X,Y独立,那么他们一定不相关（这是书上的结论,只要独立就一定不相关）（2）X,Y不相关,则COV(X,Y)=0,即E(XY)=E(X)E(Y)

由于:P(X=0,Y=0)=P(X=1,Y=0)=P(X=0,Y=1)=P(X=1,Y=1)=1/4.P(Z=1)=P(X=1,Y=0)+P(X=0,Y=1)+P(X=1,Y=1)=3/4.P(Z=0

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+

根号(2*pi)积分可以化成极坐标做.

1/4.因为均匀分布,fx=1/2,fy=1/2;Y与X独立,fxy=fx*fy=1/4

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

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.

是标准正态分布.经济数学团队帮你解答.请及时评价.

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

设u=x+y,v=x/(x+y),算u,v的联合分布之后再求边际分布.

P(X=x|X+Y=z)=P(X=x,Y=z-x)/P(X+Y=z)=(1-p)^(x-1)p(1-p)^(z-x-1)p/P(X+Y=z)再问：没有错，但是没有写完啊……P(X+Y=z)=？（考虑卷

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

解答过程如图,写出Z1,Z2取值与X,Y取值的关系就可计算了.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!

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：

看教材吧,应该是例题

Z=X-Y服从N（0,1）.E（|Z|）=（2/√2π）∫ze^（-z^2/2)dz=√(2/π)E（|Z|^2）=E（Z^2）=D(z)=1D(|z|)=1-2/π