随机变量X和Y独立同分布,记U=X Y, V=X-Y,则U和V

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/03 06:20:56
随机变量X与Y相互独立,命U=max{X,Y},V=min{X,Y},问U和V是否相互独立?

显然不独立.如果不知道U,那么V的分布就是V自身的分布,可以取值任何数.而如果知道了U,那么V在已知U的条件下的条件分布就不是V自身的分布了,因为取值不能超过U.

概率论随机变量x和y独立同分布,均服从指数分布exp(2);求随机变量2x+3y的分布密度函数

Y1和Y2不独立的情况下,它们函数的独立性也会受到相应的影响.但是你式子中表达的意思不太清楚,你写的g1g2分别是以x1x2为自变量的函数吗?你后面又问道Y1Y2之间的关系,是要提示它们是随机变量吗?

证明随机变量的独立性X,Y独立同分布,服从标准正态分布N(0,1).令U=X^2+Y^2,V=X/Y求证U,V相互独立.

当s>0时做变换s=x^2+y^2,t=x/y,求其反函数.反函数有两支:x=t*sqrt(s/(1+t^2)),y=sqrt(s/(1+t^2))以及x=-t*sqrt(s/(1+t^2)),y=-

设两个随机变量X和Y相互独立且同分布:P(X=-1)=P{Y=-1}=1/2,P{X=1}=P{Y=1}=1/2,则下列

A写出联合概率分布函数P{(X,Y)=(1,1)}=P{(X,Y)=(1,-1)}=P{(X,Y)=(-1,1)}=P{(X,Y)=(-1,-1)}=1/4所以P{X=Y}=P{(X,Y)=(1,1)

1.设随机变量X Y 相互独立,同分布与N (0,0.5),求E(| X - Y |)

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/

设随机变量X和Y相互独立,N(μ,σ^2),U(-π,π),求X+Y的分布.

把分布密度写出来,用卷积公式. 我算到下面这里也不会了:

设随机变量X和Y相互独立,其概率分布分别为: 如图

(1)X-11Y-11/41/411/41/4(2)P(X>Y)=P(X=1,Y=-1)=1/4

设随机变量X,Y独立同分布且X分布函数为F(x),则Z=max{X,Y}分布函数为(  )

因为X,Y独立同分布且X分布函数为F(x),故Z=max{X,Y}分布函数为:FZ(x)=P{Z≤x}=P{max{X,Y}≤x}=P{X≤x,Y≤x}=P{X≤x}P{Y≤x}=F(x)F(x)=(

两随机变量X与Y相互独立且同分布U[0,1],求Z=2X的概率密度

题目有问题吧,y用不上了再问:���ǵ�һ�ʣ�再问:�ڶ�����������X��Y�໥������ͬ�ֲ�U[0,1]����Z=Y+X�ĸ����ܶ�再答:再答:�ڶ��ʻ���Ҫ��再问:�

设随机变量X和Y相互独立同分布,U=X+Y,V=X-Y,则U和V独立性说明

cov(U,V)=cov(x+y,x-y)=cov(x,x)-cov(x,y)+cov(y,x)-cov(y,y)变量X和Y相互独立-->cov(x,y)=cov(y,x)=0量X和Y相互同分布-->

假定随机变量X,Y独立同分布,都服从N(0,1),计算:E[MAX(X,Y)]

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

设随机变量X和Y独立同分布,记U=X-Y,V=X+Y,则随机变量U与V必然(  )

∵cov(U,V)=E(U-EU)(V-EV)=E(X-Y-E(X-Y))E(X+Y-E(X+Y))=E(X-EX-Y+EY)E(X-EX+Y-EY)=E(X-EX)2-E(Y-EY)2=DX-DY由

设随机变量X,Y独立同分布,X分布函数是F(x),那么Y分布函数是F(x)还是F(y)

独立同分布,那0么分布函数相同,F(x)=F(y),至于这道题,严格讲B也是正确的,只是表达不同,你说的那道题我看了,A选项应该是[F(z)]^2因为p(maxX,Y)=P(X

设X和Y为独立随机变量,同服从参数为p的几何分布,计算已知X+Y 的条件下,X的条件概率.

P(X=x|X+Y=z)=P(X=x,Y=z-x)/P(X+Y=z)=(1-p)^(x-1)p(1-p)^(z-x-1)p/P(X+Y=z)再问:没有错,但是没有写完啊……P(X+Y=z)=?(考虑卷

x、y独立同分布随机变量,x+y与x-y独立,Ex=0,Dx=1,证明x~N(0,1)

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

设随机变量X与Y独立同分布,且都服从标准正态分布N(0,1),试证:U=X^2+Y^2与V=X/Y相互独立

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: