二维随机分布的归一性

这一步就是列举出符合x+y=i的各种情况啊.x=0y=ix=1y=i-1x=2y=i-2.x=i-1y=1x=iy=0

首先填x1,y1吧,就是因为P11+P21=P.j,所以有P11=1/6-1/8=1/24然后填P1.,因为P1.*P.1=P11,所以P1.=（1/24）/（1/6）=1/4然后再用P11+P12+

设fxy(x,y)为概率密度函数x的边缘密度函数fx(x)=fxy(x,y)dy从负无穷到正无穷积分（积分时视x为常数）y的边缘密度函数fy(y)=fxy(x,y)dx从负无穷到正无穷积分（积分时视y

/>(1)由概率和为1可知0.1+0.3+0.1+a+0.2+0.1=1解得a=0.2（2）不好列表,我就单个写吧P（X=0）=0.1+0.2=0.3P（X=1）=0.3+0.2=0.5P（X=2）=

P(X>x,Y>y)=1-【F(x,+∞)+F(+∞,y)-F(x,y)】

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设二维随机向量(X;Y)的联合分布函数为：F(x,y)=A（B的联合概率密度函数关于X和Y的边缘(x,y)双重积分为1且利用还原

我认为你这个理解不是很正确.因为如果是那种列表格的形式的话,就是离散的了,这时候并不需要用公式啊,只需要按照那个表格,逐个计算,然后加起来就可以得到E(xy)了比如：x-11y-10.250.5100

看不到题呀,杯具再问：设F（x，y）是二维随机向量（X，Y）的联合分布函数，Fx（x）和Fy（y）分别是X和Y的分布函数，求证F（x，y）＞=1-[1-Fx（x）][1-Fy（y）]图片没传成功。。再

不好意思不太明白你的提问,提一点参考意见：）》》》由分布函数表达式F(x,y)让y趋于+∞的方法这样求出来的是X的（累积）分布函数.》》》Fx(X)=∫(-∞,+∞)f(x,y)dy,先把联合概率密度

P(X

看不见你的图,我举个例子给你吧y值1234x值00.10.020.010.0410.20.040.020.0320.110.060.030.0730.090.080.040.06P(X=0)就是把第一

解有什么疑问可Hi me.在那里讨论比较方便.

这是变量替换,第一个积分的被积表达式改写为f(t,t-z)dt,令x=t-z,则t=x+z,dt=dx,于是f(t,t-z)dt=f(x+z,x)dx,这不就得了.

X服从P(λ1),则P(X=i)=[λ1^i/i!]*e(-λ1)X+Y=k,则Y=k-i,Y服从P(λ2),则P(Y=k-i)=[λ2^(k-i)/(k-i)!]*e^(-λ2)从而p(X+Y=k)

我觉得是不是题目有问题啊,应该是Y~fY(y),因为X已经给出了啊,是离散型随机分布,如果又X~fY(y),又给了X一个定义,那不矛盾了吗?我是这样理解的.

由图中可知,XY=0时,只能取X=0,Y可以取1,2,3,这时P（XY=0）=P（X=0,Y=1）+P（X=0,Y=2）+P（X=0,Y=3）=0.2+0.1+0.1=0.4XY=1时,只能取X=1,

∫这个题虽然看起来挺麻烦,而且计算量比较大,但是实际就是套用公式,没啥变化,书上很多这种例题,我讲一下思路,你自己实践一下过程.这里的独立性应该是求二维随机变量f(x,y)二个随机变量的独立性,已经知

设Y=min{X1,X2}F(y)=P(Y＜y)=1-P（Y≥y）=1-P(X1≥y)*P(X2≥y)=1-[1-P(X＜y)]^2当y≤0时F(y)=0当y＞0时F(y)=1-e^(-2y)则min