若,,且X与Y相互独立,则服从
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/04 14:29:21
E(X)=E(Y)=np=2,D(X)=D(Y)=np(1-p)=1.6E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0;D(X-Y)=D(X)+D(Y)=3.2P{|X-Y|=>2}=
这个只是一种简便写法.其实可以看到,如果x>y,那么(1/2)(x+y-|x-y|)=(1/2)[x+y-(x-y)]=y如果x
fX(x)=1,x∈(0,1)其他为0.P(X1}=1-P{max{X,Y}
P{max(X,Y)≥0}=1-P{max(X,Y)<0}=1-P{X<0,Y<0}由于随机变量X与Y相互独立,所以:P{max(X,Y)≥0}=1−P{X<0}P{Y<0}=1−Φ2(0)=34.故
X服从B(n,p)二项分布D(X)=np(1-p)Y服从参数为3的泊松分布D(Y)=3X与Y相互独立D(X+Y)=D(X)+D(Y)D(X+Y)=np(1-p)+3解毕
设Z=X+Y,X、Y独立且都服从正态分布N(μ,12),Z也服从正态分布D(Z)=D(X)+D(Y)=1,E(Z)=μ+μ=2μZ~N(2μ,1)所以:Z-2μ~N(0,1)P(Z≤1)=P(Z-1≤
1/(PI)^O.5
首先应该明白X、Y都服从二项分布,这道题并不难.见图
(1)由已知,f(x)=1,(0
密度函数f(x)=1,0
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/
由于:P(X=0,Y=0)=P(X=1,Y=0)=P(X=0,Y=1)=P(X=1,Y=1)=1/4.P(Z=1)=P(X=1,Y=0)+P(X=0,Y=1)+P(X=1,Y=1)=3/4.P(Z=0
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[
p(01)=p(X>0,Y>0)-P(X>1,Y>1)有X与Y相互独立有:p(00)-P(X>1)P(Y>1)=1-1/2*1/2=3/4
因为X,Y独立的正太分布,所以他们的线性组合仍是正态分布D(X-Y)=DX+DY=1E(X-Y)=EX-EY=0所以有如题结果
随机变量X与Y相互独立,那么D(X-2Y+3)=DX+2²*DY而X~B(16,0.5),Y服从参数为9的泊松分布所以DX=16*0.5*(1-0.5)=4,而Y的方差就等于泊松分数的参数,
因为E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0,var(X-Y)=var(X)+var(Y)=1.
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