如何证明两个正态分布是独立的-搜答案-智慧作业帮

两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布,而二维正态分布的随机向量的线性组合还依然服从正态分布从而,……再问：为什么两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布再答：独立，联合概率密度等于

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

证明独立只有用定义先求出X,Y的边缘概率密度函数fX(x),fY(y).（离散情况就是边缘概率分布函数FX(x),FY(y)）再看联合概率函数是不是边缘概率函数的乘积fXY(x,y)=fX(x)*fY

D再问：?

设X服从标准状态分布,Yn服从自由度为n的卡方分布,且X与Yn相互独立,则Tn=X/(Yn/n)^0.5服从自由度为n的t分布我们知道Yn可表示成n个相互独立同服从的标准正态随机变量的平方和,即Yn=

方差都是相加的.如果X,Y独立,一定有D（X±Y)=D(X)+D(Y)再问：会不会答案错了？？按照相减计算会得出书后的答案再答：那有可能是答案错了，D(X±Y)=D(X)+D(Y)是独立的随机变量的方

我X,问问题都问到企鹅上来了?!腾讯欣慰了啊---

正态分布的任意线性变换仍是正态分布,（X,Y）可以写成（U,V）线性变化形式,你给出的系数矩阵就是线性变换的系数矩阵

人教版p147

http://hi.baidu.com/zjhz8899/album/item/76898e265153ed28908f9d2f.html

T检验不需要正态分布的前提,检验用的是T分布再问：THX！是我看书不认真，的确只要求方差齐即可。还想请教：如果我采集1000个人的信息来了解某疾病的发病因素，筛查出来患病的有150个。采集的变量有性别

是的只有相互独立的时候相加减得到的才能是正态分布

两个变量都符合标准正态分布了.怎么个就方差不同呢?标准正态分布N（0,1）,期望E=0,方差D=1也就说,两个变量都符合标准正态分布了,就期望和方差都相同了.叫同分布.楼主的问题应该是,两个变量都符合

答：假设X～N(μ,σ^2),则Y=(X-μ)/σ～N(0,1).证明;因为X～N(μ,σ^2),所以P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}.(注

因为X,Y独立,所以Var（X-Y）=Var（X）+Var（Y）=2∑（∑^2）=2（∑^2）一般的,如果∑（大写,不是小写的σ）出现,它代表的就是方差阵：）

这个完全是数学知识,到时候学了图像变换就知道了.

因为X^2/(X^2+Y^2)+Y^2/(X^2+Y^2)=1所以E[X^2/(X^2+Y^2)]+E[Y^2/(X^2+Y^2)]=E(1)=1因为X、Y服从相同的分布,且相互独立,所以：E[X^2

是,比方书X服从N(a,b),Y服从N(c,d)那么X+Y服从N（a+b,c+d）X-Y服从N（a-b,c+d）.

是独立的,有个定理,两组数据X,Y,如果存在D(X)和D(Y),如果R=cov(x,y)/√[D(x)D(y)]=0那么他们就是独立的.之所以说不相关未必独立,就是因为数据可能D(X)或D（Y）不存在

两个独立正态分布的随机变量的线性组合仍服从正态分布.这是二维正态分布的边缘分布(不需要独立)的线性组合服从正态分布的特殊情况.因为若X,Y服从相互独立的正态分布,则(X,Y)服从二维正态分布(密度函数