两个服从不同分布的相互独立变量的积的期望
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/17 14:08:17
X+Y服从参数为(a1+a2)的泊松分布,因为泊松分布具有可加性,证明见参考资料
这种情况很复杂的.一般只有相互独立时才能求出来.否则,就不止一种结果
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
方差都是相加的.如果X,Y独立,一定有D(X±Y)=D(X)+D(Y)再问:会不会答案错了??按照相减计算会得出书后的答案再答:那有可能是答案错了,D(X±Y)=D(X)+D(Y)是独立的随机变量的方
由于相互独立,EXY=EX*EY=1*2=2泊松分布的期望等于纳姆达=1二项分布的期望等于np=4*0.5=2
我希望没看错你的题目,是f(x)=e^-x,我想是这个吧.U=X+Y,V=X-Y.一般的方式是这样因为二者相互独立,so ,fX,Y(x,y)=fX(x)×fY(y)=(e^-x)(e^-y
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
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[
解题思路了讲到这后面的积分自己先积一积不懂追问再问:谢谢,明白了,但是木有更简单一点的么~~~~~再答:放心~是没有捷径滴而且这样做计算量不算很大,耐心一点就行了
相互独立且服从参数为λ1,λ2的泊松分布
X.Y参数为1的柏松分布,则其母函数为Ψ(s)=e^(s-1)X.Y相互独立,X+Y母函数为Ψ(s,s)=Ψ(s)*Ψ(s)=e^(2(s-1))X+Y服从参数为2的泊松分布.再问:能再详细点吗。再答
两个变量都符合标准正态分布了.怎么个就方差不同呢?标准正态分布N(0,1),期望E=0,方差D=1也就说,两个变量都符合标准正态分布了,就期望和方差都相同了.叫同分布.楼主的问题应该是,两个变量都符合
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
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!
π(a)π(b)π(a)π(b)为柏松分布则P{X=k}=(a^k)e^(-a)/k!P{Y=m}=(b^m)e^(-b)/m!k,m=0,1,2.因为X,Y相互独立则他们的联合分布P{X=k,Y=m
π(λ)P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k!π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+YP{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=i}*P{Y=k-i}=∑(i=0,...k)[λ