x服从均匀分布,y服从泊松分布,xy独立,切比雪夫不等式-搜答案-智慧作业帮

因为随机变量X与Y相互独立,且服从（0,2）上的均匀分布,则x-y区间为（-2,2）,从而Z=|X-Y|服从（0,2）上的均匀分布,根据若r.v.ξ服从[a,b]上均匀分布,其分布密度为P(x)=1/

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

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/

F(y)=p(Y

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

要用到微积分吗?具体公式给下回答：=Σ（3^I*e^(-3)I/I!）(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!）=Σ（3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!）=Σ[

我记得泊松分布具有可加性!再问：为什么二项分布就不行呢？再答：二项分布x和y都能分别取值0,1当x,y都取1时，x+y就取2，那么x+y就不是二项分布了

F(X)=(X-0)/(1-0)=x/1=xF(Y)=(Y-0)/(1-0)=y/1=y以上是两个均匀分布的分布函数F(Z)=F(MAX(X,Y))=1-(1-F(X))(1-F(Y))=1-（1-X

答：设X,Y相互独立,且服从同分布X～U(-2,2),Y～U(-2,2), 则X,Y的概率密度为(y只需换成x) f(x): ①:1/4,-2<x<

Z=min(X,Y)的分布函数F(z)=P(Z=z)Z=min(X,Y)>=z说明XY同时大于等于z=1-P(X>=z,Y>=z)XY独立=1-P(X>=z)P(Y>=z)=1-(1-z)exp(-z

f(x)=1,1≤x≤2f(y|x)=xe^(-xy),y≥0f(y|x)=f(x,y)/f(x)=f(x,y)=xe^(-xy)令z=xy,z≥0F(z)=P(Z≤z)=P(XY≤z)=∫(1,2)

3X/2Y=(X/2)/(Y/3),所以服从自由度(2,3)的F分布.

(1)y

相互独立且服从参数为λ1,λ2的泊松分布

设X服从泊松分布,参数为λ,那么EX=λ,DX=λ,所以E[X(X-1)]=E(X^2)-EX=DX+(EX)^2-EX=λ＋λ^2－λ=λ^2.也可以直接根据定义E[X(X-1)]=sum(n(n-

X.Y参数为1的柏松分布,则其母函数为Ψ（s)=e^(s-1)X.Y相互独立,X+Y母函数为Ψ（s,s)=Ψ（s)*Ψ（s)=e^(2(s-1))X+Y服从参数为2的泊松分布.再问：能再详细点吗。再答

分别求出X和Y的概率密度,然后相乘,得到（X,Y）的分布密度. 过程如下图：

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

π(a)π(b)π(a)π(b)为柏松分布则P{X=k}=(a^k)e^(-a)/k!P{Y=m}=(b^m)e^(-b)/m!k,m=0,1,2.因为X,Y相互独立则他们的联合分布P{X=k,Y=m

Y=F(X）由已知得到F(x)是连续函数,则F(x)是单调递增的函数.因此函数z=F(x)存在单调递增反函数x=F^(-1)(z).则Y的分布函数.y再问：恩，谢谢。但我想问，对于具体的一个例子，X服