已知X与Y独立分布于N(0,1),则X Y服从
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/04 17:55:36
答案错了,绝对是t9分布.我很肯定.该分布的分子服用标准正态分布,而分母的根号里面是开方分布除以开方分布的自由度.完整的t分布.而由于开方分布的自由度是9,所以t9再问:帅哥帮帮忙吧,一会一定采纳你。
E(Z)=E(X^2+Y^2)=E(X^2)+E(Y^2)=[DX+(EX)^2]+[DX+(EX)^2]=1+0+1+0=2因为DX=E(X^2)-(EX)^2D(Z)=D(X^2+Y^2)=D(X
/>FZ(z)=P(XY≤z)=P(XY≤z|Y=0)P(Y=0)+P(XY≤z|Y=1)P(Y=1)=12[P(XY≤z|Y=0)+P(XY≤z|Y=1)]=12[P(X*0≤z|Y=0)+P(X≤
设X,Y的分布律分别为X01Y011-pp1-qq(1)X,Y独立,那么他们一定不相关(这是书上的结论,只要独立就一定不相关)(2)X,Y不相关,则COV(X,Y)=0,即E(XY)=E(X)E(Y)
令U=X-Y,则U~N(0,1)则|U|=|X-Y|E|U|=0,(根据对称区间被积函数为偶函数)D|U|=E〔|U|^2〕-〔E|U|〕^2=0(同理E|U|=0)
由于Z是两个正态变量的线性组合,则Z也应当符合正态分布.因此只要求出E[Z]和D[Z]即可.EZ=E[2X-Y]=2EX-EY=2又X与Y相互独立,则和的方差等于方差的和,故DZ=D[2X-Y]=4D
X与Y相互独立,且都服从正态分布N(0,0.5)-->U=X-YEU=EX-EY=0DU=0.5+0.5=1U~N(0,1)E|X-Y|=E|U|为正态分布的一阶绝对中心矩=(2/pi)^(1/
N(1,3)P(X>Y)=P(X-Y>0)=P(Z>0)又T=Z-1/根号3~N(0,1)则原式=P(T>-1/根号3)查标准正太分布表可得到概率再问:Z~N(1,1)不是这样?
φ(x)=[1/(根号2π)]e^[-(x^2)/2]故:f(x,y)=φ(x)*φ(y)=[1/(2π)]e^[-(x^2+y^2)/2].故:E((X^2+Y^2)^(1/2))=∫∫[(x^2+
根号(2*pi)积分可以化成极坐标做.
Z=max(x,y)当x,y)独立时,F(z)=[Fx(z)]^2-->fz(z)=2fx(z)F(z)E[MAX(X,Y)]=∫2zf(z)F(z)dz(代入标准正态分布密度函数,经分步积分可以算出
你这个问题怎么提了2次啊,我都给你回答了啊X,Y均服从正态分布,Z也服从正态分布E(Z)=E(X-2Y+7)=E(X)-2E(Y)+7=-1-2*3+7=0;D(Z)=D(X-2Y+7)=D(X)+4
P(X+Y=n)=(n-1)(1/2)^n以上,使用全概率公式即可再问:麻烦,能不能在详细一点。我比较笨。再答:打公式有点麻烦额,我就简写一下吧P(X+Y=n)=P(X=1)P(Y=n-1)+P(X=
由于∀z∈R,FZ(z)=P(Z≤z)=P(XY≤z)而X,Y是定义于同一个样本空间之上的随机变数设S=(Y=0)+(Y=1),则利用全概率公式,得FZ(z)=P(Y=0)P(XY≤z|Y=0)+P(
2X-3Y~N(-4,39)再问:怎么求的?再答:E(2x-3Y)=2EX-3EY=-4D(2X-3Y)=4DX+9DY=39
下面给出利用特征函数所进行的严格证明.证明:记h_{X}(t)为随机变量X的特征函数(注:记号“h_{X}”中的“_”表示“下标”;下文中的记号“^”表示“上标”,用来表示幂运算,如2^n是2的n次方
这是个著名的问题.也很有工程用途: 当一个二维信号联合正态时,幅值和相位是独立的.见图:
X~N(1,2)则E(X)=1,Y服从参数为3的泊松分布,则E(Y)=3;E(Y^2)=3^2+3=12;E(X^2)=1;D(xy)=E[(xy)^2]-E^2(xy)=E(x^2y^2)-E^2(
Z=X-Y服从N(0,1).E(|Z|)=(2/√2π)∫ze^(-z^2/2)dz=√(2/π)E(|Z|^2)=E(Z^2)=D(z)=1D(|z|)=1-2/π