设X和Y独立,且都服从(0,a)上的均匀分布(a>0),求X Y得密度函数

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/07 01:02:51
概率论正态分布设随机变量X、Y相互独立,且都服从正态分布N(1,2),则下列随机变量中服从标准正态分布的是A.(X-Y)

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

设两个随机变量X,Y相互独立,且都服从均值为0、方差为12

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

设随机变量X与Y相互独立,且都服从正态分布N(0,1),则P{max(X,Y)≥0}=______.

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

设随机变量X,Y相互独立,且都服从正态分布N(0,σ^2),求Z=(X^2+Y^2)^0.5的概率密度.

Z的分布叫做瑞利(Rayleigh)分布,具体求法:f(x,y)=[1/(2πσ^2)]*e^-[(x^2+y^2)/2σ^2]当z=0时,有:F(z)=∫∫f(x,y)dxdy,其中积分区域为x^2

一道概率论的题目设X,Y相互独立,且都服从N(0,1)分布,试求E(根号X^2+Y^2)

这是二维的Maxwell分布,你学大学物理会遇到三维的.不过对于只求期望的话,不用求它的分布函数.E((X^2+Y^2)^(1/2))=∫∫(x^2+y^2)^(1/2)dF(x,y)=∫∫(x^2+

设随机变量X和Y相互独立,且都服从正态分布N(0,1),计算概率:P(X*X+Y*Y

随机变量x,y相互独立都服从N(0,1)则f(x,y)=fX(x)fY(y)=1/(2π)e^(-x²-y²)P(X^2+Y^2

设随机变量X,Y相互独立,且都服从正态分布N(0,σ^2),求Z=(X^2+Y^2)^0.5的方差

并不是很确定这个答案,但是觉得是一个还算有道理的解释.方差=积分(积分(X^2+y^2)*pdf(x正太)*pdf(y正太)dx)dy(上面的式子是由方差的积分定义得到的).由于xy相互独立,上面的积

设两个随机变量X,Y相互独立,且都服从均值为0,方差为1/2的正态分布,求随机变量|X-Y|的方差.

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)-

设X和Yshi相互独立且都服从均值为0,方差为1/2的正态分布求随机变量|X-Y|的方差

真正的|X-Y|的方差要比这样算的小很多...定义I{x>y}=1如果x>y;否则为0I{x

设随机变量X和Y相互独立,且服从相同分布,则X+Y和X-Y必然( ) A 不独立 B 独立 c 相关系数为零 D 相关系

A肯定不对,你设X=Y=0即可B你可以设X=Y~B(1,p),计算P(X+Y≤0.5,X-Y≤0.5)=(1-p²),但是P(X+Y≤0.5)P(X-Y≤0.5)=(1-p)²(1

设随机变量X,Y相互独立,且都服从[-1,1]上均匀分布,求X,Y的概率密度

你.有我当年风范f(x)={1/2-1再问:0,其他是什么意思啊直接在下面一行写就行了啊?再答:大括号把两行扩起来,就像我写的那样,扩两行,我这只扩了一行再问:能不能有点过程,我在考试啊,不能直接这样

设随机变量X,Y相互独立,且都服从两点分布B 则P(X=Y)=

P(X=Y)=P(X=0)P(Y=0)+P(X=1)P(Y=1)=1/9+4/9=5/9如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,再问:为什么这么算啊?再答:根据独立性。书上讲更全面一些,建议您看书。

设随即变量X和Y相互独立,且都服从正态分布N(u,m^2),求max(X,Y)的数学期望 我需要答案,

是不是以x,y建立坐标轴,借助图像y>=x确定的呢……表示不知道答案不用谢

概率论问题,求期望设随机变量X和Y相互独立,且都服从期望μ为标准差为σ的正态分布,求随机变量A=min{X,Y}和随机变

A={(X+Y)-|X-Y|}/2,B={(X+Y)+|X-Y|}/2X-Y服从N(0,2σ²)E|X-Y|=σ/√πEA=μ-σ/2√πEB=μ+σ/2√π再问:应该是对了,不过我算的E|

设随机变量X和Y相互独立,且都服从(1,3)上的均匀分布,记事件A={Xa},已知P(AUB)=3/4

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