X1.X2独立,且服从二项分布,则X1 X2
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/22 00:46:24
服从自由度为(2,2)的F分布X1+X2和X2+X4都服从自由度为2的卡方分布,所以[χ2(2)/2]/[χ2(2)/2]~F(2,2)建议你看下书本吧,三大抽样分布.
(X1,X2,X3)在立体区域0x1+x2}的概率之和.且由对称性不难看出这三个事件的概率是相等的.而概率P{x3>x1+x2}就是由平面x3=x1+x2,x1=0,x2=0,x3=1这四个平面所围立
想法:考虑能否求出U的分布函数,进而求其数学期望设F(y)是U的分布函数由定义:F(y)=P(U
D(x)=E(x^2)-[E(x)]^2.cov(x,y)=0,则x与y相互独立.其实原定义应该是E(XY)=E(X)*E(Y).不过结论是一样的.(仅对正态分布而言)相关系数为0不代表相互独立,只是
为了方便令F(X1)=ф(X(1)))F(X1)=1-(1-F(X1))^nf(x1)=n*((1-F(x1))^(n-1))*F'(x1)E=ф(X(1)))*f(x1)从负无穷到正无穷的积分积分符
由于相互独立,EXY=EX*EY=1*2=2泊松分布的期望等于纳姆达=1二项分布的期望等于np=4*0.5=2
具体过程如图,点击可放大:再问:谢谢您!好棒的!希望以后还可以请教您问题!再问:请问你可以帮我解答这个问题吗?再问:
依概率收敛到N(λ,λ/n)(根据中心极限定理)再问:这是辛钦大数的题再答:依概率收敛到λ,因为Xi的期望是λ
Cov(X1+X2,X1-X2)=Var(X1)-Cov(X1,X2)+Cov(X1,X2)-Var(X2)=Var(X1)-Var(X2)=0所以X1+X2和X1-X2不相关.如果(X1,X2)的联
x3^2+x4^2服从卡方(2)(x1-x2)服从N(0,2)根据t分布定义[(x1-x2)/√2]/√(x3^2+x4^2)/2=(x1-x2)/√(x3^2+x4^2)服从t(2)
再问:���ﲻ����再答:���Ǵ�n��X��ѡ��k������1�ĸ�����ϵĸ���
P[Z>t]=P[X1>t,...,Xn>t]=P[X1>t]^n,得知Z亦为参数为n的指数分步,所以期望是1/n,方差是1/n^2.做数学题最大的乐趣是想题,考试的时候没有人给你问.
x1^2+x2^2服从自由度2的卡方分布.
Y=X1-X2服从N(0,1)E(Y)=0E(|Y|)=(2/√2π)∫ye^(-y^2/2)dy=√(2/π),积分范围y>0E(|Y|²)=E(Y²)=D(Y)+E²
所有关于min、max这种题都有一个固定的下手点,就是U≤u→X[1]、X[2]…X[n]里面最大的都小于等于u→每个X[1]、X[2]…X[n]都小于等于u每个都小就可以通过独立事件的概率乘法公式计
D(x1)=3D(x2)=22D(x3)=3D(Y)=D(x1)+4D(x2)+9D(x3)=3+88+27=118如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,
密度函数f(x)是X1的密度函数fX1(x)和X2的密度函数fX2(x)的卷积:fX1(x)*fX2(x)=∫(-∞→+∞)fX1(t)*fX2(x-t)dt当然,前提是X1和X2是独立的连续型随机变
用定义做就行lim(n->∞)P{[∑(1,n)Xi-n*E(Xi)]/[√n*√D(Xi)]≤x}=Φ(x)因为Xi~P(λ),所以E(Xi)=D(Xi)=λ,代到上式lim(n->∞)P{[∑(1