设X,Y为相互独立的随机变量 P(max(x,y))
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/06 04:18:28
令:Z=X-Y,则由于X,Y相互独立,且服从正态分布,因而Z也服从正态分布,且EZ=EX-EY=0-0=0,DZ=D(X-Y)=DX+DY=12+12=1,因此,Z=X-Y~N(0,1),∴E|X-Y
可以利用指数分布的特征,得到D(X)=1/4从原始理论推导的话,D(X)算起来有些麻烦E(X)=∫(0~无穷)x2e^(-2x)dx=1/2E(Y)=∫(0~1/4)4xdx=2x²](0~
解(X,Y)组合情况有以下四种:(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)对应概率均是14对于后三种情况,Z=1,对于第一种情况,Z=0故:Z的分布律为Z=0,P=14Z=1,P=34
var(z)=Var(2x-y)=4var(x)-4cov(x,y)+var(y)=16+0+9=25标准差为开平方5
若x,y全负,概率是9/64,其他的情况最大值必大于零,所以概率为55/64再问:请给出详细的步骤好吗?满意就只采纳您的答案再答:因为题目要求最大值要为正数,所以要用排除法,把x,y全负的情况排除,这
Z=min(X,Y),Fmin(z)=1-{1-FX(z)}{1-FY(z)}.对Fmin(z)关于z求导,则求出min(X,Y)的概率密度.那么求E[min(X,Y)]根据公式即可!还有一种解法:Z
分析:这个直接求,有直接定理E(X)=E(Y)=u=0Z=X-YE(|Z|)=(2/√2π)∫ze^(-z^2/2)dz=√(2/π)D(X)=D(Y)=1/2D(|X-Y|)=E(|X-Y|^2)-
/>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≤
题目错了,正确的命题应该是:设X和Y为两个随机变量,若对于任意的x和y,X和Y是相互独立的充要条件是P{X
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
对参数为入1,入2的两个指数分布X1,X2P(X1>X2)=入1/(入1+入2)1/(1+1)=1/2E(a),E(b)为例P(X>Y)∫(0~)∫(0~y)abe^(-ax-by)dxdy=∫(0~
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?
P(X=Y)=P(X=-1,Y=-1)+P(X=1,Y=1)=P(X=-1)P(Y=-1)+P(X=1)P(Y=1)=1/4+1/4=1/2P(X>Y)=P(X=1,Y=-1)=P(X=1)P(Y=-
所给题中ξ服从标准正态分布,均值miu为0,方差sigma为1,根据正态分布性质有:P{1
Z=min(X,Y),Fmin(z)=1-{1-FX(z)}{1-FY(z)}.对Fmin(z)关于z求导,则求出min(X,Y)的概率密度.那么求E[min(X,Y)]根据公式即可!还有一种解法:Z
X和Y相互独立则有fx(x)*fy(y)=f(x,y)Y服从均值为1/2的指数分布,即参数1/λ=1/2,λ=2然后就可以对联合分布P(Y
1fx=int(-oo,+oo)f(x,y)dy=1fy=int(-oo,+oo)f(x,y)dx=0.5e^(-0.5y)f(x,y)=fx*fy,独立20-8上的均匀分布EX=int(0,8)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(
解答过程如图,写出Z1,Z2取值与X,Y取值的关系就可计算了.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!
P{max(X,Y)