X.Y正态分布相加公式-搜答案-智慧作业帮

在X与Y相互独立的条件下才可以说X-2Y也服从正态分布.其参数为（独立条件下）均值E（X-2Y）=EX-2EY=0方差D（X-2Y）=DX+4DY=10,即X-2Y服从N（0,10）

能求呀cov(x,y)=E(XY)-E(X)*E(Y)=E(X)E(Y)-E(X)*E(Y)=0其实我们知道独立一定不相关那么它们的协方差就是0咯

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

你好！定理是当X与Y独立时，X+Y服从正态分布，而当X与Y不独立时，X+Y不一定服从正态分布。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

设A=E(X^2/(X^2+Y^2)),B=E(Y^2/(X^2+Y^2)),A+B=1,A-B=0.所以...A=0.5

公式写错了吧

套公式即可.σ1^2=DX=16,σ2^2=DY=25.ρ=Cov(X,Y)/(σ1σ2)=0.6,√(1-ρ^2)=0.8.f(x,y)=（1/32π）e^{(-25/32)[x^2/16-3xy/

不独立的话,函数形状在三维空间就不是那种草帽型扩散的函数相互独立联合密度里新的指数是-{(x-u1)^2/o^1+(y-u2)^2/o2^2}(x,y)在圆心为(u1,u2),双轴比例为o1,o2的所

你是高中的吧,后面的∫(-∞,x)exp(-(t-u)^2/2σ^2)dt整体是一个函数,为反常积分的变限函数.t为自变量,dt是微分.有兴趣可以查查微积分的资料.再问：这个t和x有什么关系？为什么不

C啊~这是概率论第四章的啊~不相关就是协方差为0~然后逆推到D(X)=D(Y)就可以导来了

E(X1-2X2)=E(X1)-2E(X2)=0D(X1-2X2)=D(X1)+4D(X2)=4+16=20X1-2X2~N(0,20)

相加后仍然是正态分布,只是平均值和标准差可能会改变.相乘后应该就不再是正态分布了.与原来的两个正态分布当然有关.

1.独立的正态分布的联合分布也服从正态分布.2.没关系.3.去掉独立后,结论不成立.4.由分布密度来判断是否是二维正态分布.

倒数第三步应该是t的1/2次方,不是负1/2次方

(u1+u2,σ1^2+σ2^2)^代表平方哈,这是正态分布的可加性吧再问：那X-Y呢？谢谢你啊，要考试了其实是想知道X+Y与X-Y的方差相不相等。麻烦帮个忙再答：相等的，当X，Y不独立，D(X+(或

见图片.

XY服从差方分布~你说的那个只能用二维分布率公式自己推了

1fX(x)=(1/√2π)e^(-x^2/2)fY(y)=(1/√2π)e^(-y^2/2)因为x,y独立,所以联合概率密度所以fXY(x,y)=fX(x)fY(y)=(1/2π)e^[-(x^2+

z=-2x-y~N(-3,9),w=(z+3)/3~N(0,1)P(-2x>y)=P(z>0)=P(w>1),正好是一倍标准差以外,概率是(1-68%)/2=16%

/>答案是B.X,Y分别是随机变量,(X,Y)是一个把样本空间映射到实数平面的函数.它是一个二维随机变量.D是错误的.A,B,C的区别在于(X,Y)的分布是不是二维正态分布.我们只需举两个例子就可以说