设X和Y独立且服从正态分布的随机变量,证明
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/07 00:52:18
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
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
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
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
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
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)-
1/(PI)^O.5
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
E(X-Y)=∑∞P(X1)(Y1)(X1-Y1)=∫∞∫∞f(x)f(y)(x-y)dxdy=0希望能帮到您~
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
晕,x,y是独立的,但u,v里都有x,所以u,v就不独立了,而是相关的,于是就有相关系数.而相关系数的公式在计算的时候,就和Du,Dv有关系,而Du,Dv又和Dx,Dy有有关系,所以,……再问:不是,
你先求出那个啥f(x、y)等于多少,然后再E(U(x、y))=∫U(x、y)f(x、y)dxdy就可以了再问:。。。你这个方法复杂了,我已经做出来了
我个人认为你的题目是不是写错了?是否是U=X+Y,V=X-即使是如此,两者独立也仅在X,Y同方差的情况下成立的样子.因为,对于正态分布来说,独立等价于不相关,也就是说二者的协方差cov(U,V)=0(
因为E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0,var(X-Y)=var(X)+var(Y)=1.
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|
1.独立的正态分布的联合分布也服从正态分布.2.没关系.3.去掉独立后,结论不成立.4.由分布密度来判断是否是二维正态分布.
方差为3+4=7DZ=DX+DY如果有系数系数要平方
由于格式问题,积分无法在这里显示,需要详细解答请去我的百度空间——>相册——>答案中去看.
由已知X服从均值为1、标准差(均方差)为2的正态分布,所以X−12~N(0,1),E(X)=1,D(X)=2;由Y服从标准正态分布,所以:Y~N(0,1),E(Y)=0,D(Y)=1;又X、Y相互独立