X服从正态分布N(2,4),Y=3X 4,Y服从什么分布

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/29 19:35:56
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

概率统计问题,9、已知随机变量X,Y分别服从正态分布N(0,1)和N(2,4^2),且X与Y的相关系数为

再问:能不能把计算过程写得更详细一点?再问:cov(X,Z)是怎么等于3cov(X,X)的?再答:

设随机变量X服从正态分布N(10,4),Y在区间[0,6]上服从均匀分布,且X与Y相互独立,则D(2X-3Y)=?

用方差性质如图计算,答案是43.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!

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

设随机变量X和Y都服从正态分布N(1,4),且X和Y的相关系数为-0.5,求X/2+Y的方差

N(1,4).X/2~N(1/2,1)D(X/2)=1,D(Y)=4-0.5=COV(X/2,Y)/[根号1*根号4]=COV(X/2,Y)/2,COV(X/2,Y)=-0.5*2=-1D(X/2+Y

设随机变量X服从正态分布,且X~N(-3,4),则连续型随机变量Y=()服从标准正态分布N(0,1)

Y=(X+3)/2由X~N(-3,4)知,μ=-3,σ=2.则Y=(X-μ)/σ=(X+3)/2服从标准正态分布N(0,1)

设随机变量X 服从正态分布 N(μ,σ^2),y=ax+b 服从标准正态分布,则a=?,b=?

YN(0,1)则:EY=aEX+b=aμ+b=0DY=a²DX=a²σ²=1a=1/σb=-μ/σ或者将X标准化Y=aX+b=X-μ/σN(0,1)判断出a=1/σb=-

设随机变量X与Y相互独立,且X服从正态分布N(0,4),Y服从正态分布N(0,9),则随机变量2X^2-Y^2的方差为多

你先求出那个啥f(x、y)等于多少,然后再E(U(x、y))=∫U(x、y)f(x、y)dxdy就可以了再问:。。。你这个方法复杂了,我已经做出来了

设随机变量X服从正态分布N(u1,a1^2),Y服从正态分布N(u2,a2^2),且P{IX—u1IP{IY—u2I

把正太分布化为标准正太分布就可以解决了,答案是A再问:�Ҳ���ת���������鷳���������ֱ�Ӱ���Ľ�������ͼҲ����Ŷ��ʮ�ָ�л��再答:{��x-��1��/��1}

概率高手请进设随机变量X服从正态分布N~(0,1),Y服从正态分布N~(1,4),且相关系数=1则:答案P{Y=2X+1

回答:设他们的概率密度分别是f(x)和f(y),分布函数分别是F(x)和F(y).那么f(x=1)≠f(y=3).注意不等号“≠”.但是F(x=1)=F(y=3).注意等号“=”.一个变量X的概率“密

概率~正态分布~独立性问题.x,y服从二维正态,N(1,3^2),N(0,4^

z由x与y表示,x、y服从二维正态分布,从而x、z服从二维正态分布.对于二维正态分布来讲,不相关与独立是等价命题,所以由不相关直接推出两者独立.

设连续随机变量X服从标准正态分布N(0,1),求Y=1-2X的概率密度函数

正态分布的线性函数还是正态分布E(Y)=E(1-2X)=1-2EX=1D(Y)=D(1-2X)=4D(X)=4故Y~N(1,4)

随机变量X服从正态分布N(u1, ),Y服从正态分布N(u2, ),X与Y独立,则X+Y服从

(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

相互独立随机变量X,Y,服从正态分布N(0.1)

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+

设随机变量X与Y独立,X服从正态分布N(μ,σ^2 ),Y服从[-pi,pi]上的均匀分布,求Z=X+Y的密度函数

fY(y)=1/(2π),y∈[-pi,pi],其他为0FZ(z)=P{Z再问:fZ(z)=∫(-π,+π)φ((z-y-u)/σ)/(2π)dy=[Φ((z+π-u)/σ)-Φ((z-π-u)/σ)

随机变量X服从正态分布N(2,4),若P(X

由X~N(2,4),得Y=(X-2)/2~N(0,1),因此P(X