概率论中为什么D(xy)=d(x)d(y)

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/18 19:10:46
概率论中为什么D(xy)=d(x)d(y)
概率论中P(XY) 概率论中P(XY)和 P(Y)P(Y) D(XY)=?记A事件发生的概率是X=0.B事件发生的概率是

p(xy)表示两件事同时发生的概率,如果两件事独立,那么p(xy)=p(x)p(y)所以说你问的p(xy)条件不够,可能是0也可能是0.02至于D(xy)=E(XY的平方)—E(xy)E(xy)E(X

概率论问题,b和d选项为什么不对?

D选项你有兴趣可以看我给你的链接样本均值和样本方差独立的充要条件是母体服从正态分布答案选C,这是我在网上找到的结论因为是选择题,若AB成立,很容易根据相合的定义证明相合吧?没仔细证明,但感觉是这样的书

概率论中证明D(X+C)=D(X) 浙大出版的概率教材103页 这个定理证明 没明白?前辈指教

常数性质:方差为0,与任意随机变量不相关、独立,所以D(X+C)=D(X)+D(C)+cov(X,C)=D(X)再问:前辈这个COV是什么意思啊?再答:协方差

概率论问题求问.1比如X Y都服从某正态分布求Z=2X+3Y服从什么样的正态分布?2XY相互独立D(X)=4 D(Y)=

问题1你计算一下Z的期望和方差就行因为正态分布两个参数的意义就是期望和方差,所以问一个随机变量是什么杨的正态分布其实就是问他的期望和方差是多少的问题问题2方差的性质如果XY相互独立则D(aX+bY)=

概率论问题,随机变量X,Y独立,请问D(XY)=DX.DY吗,请给出证明.

不等于.证明如下DX=EX^2-(EX)^2DY=EY^2-(EY)^2EXY=EXEYDXY=E(XY)^2-(EXY)^2=(EX^2)(EY^2)-(EXY)(EXY)=DXDY+EX^2(EY

概率论一道证明题 若X与Y独立,证明:D(XY)=D(X)D(Y)+[E(X)]2D(Y)+[E(Y)]2D(X)那两个

DXY=E(X^2Y^2)-[E(XY)]^2=EX^2EY^2-(EX)^2(EY)^2=[DX+(EX)^2][DY+(EY)^2]-(EX)^2(EY)^2=DXDY+(EX)^2DY+(EY)

概率论与数理统计题 证明:若X与Y相互独立,则D(X+Y)=D(X)+D(Y)

设Z=X+YE(Z)=E(X)+E(Y)方差的定义:D(Z)=E{(Z-E(Z))²}D(Z)=D(X+Y)=E{(X+Y)²-(E(X)+E(Y))²}=E(X

概率论与数理统计题:证明:若X与Y相互独立,则D(X+Y))=D(X)+D(Y)

设Z=X+YE(Z)=E(X)+E(Y)方差的定义:D(Z)=E{(Z-E(Z))²}D(Z)=D(X+Y)=E{(X+Y)²-(E(X)+E(Y))²}=E(X

概率论与数理统计中,方差D(X)和S2,这两个有什么区别

DX是指的总体的方差S2分Sn^2和Sn*^2前者是样本方差=1/nΣ(xi-x拔)^2后者是修正样本方差=1/(n-1)Σ(xi-x拔)^2就是说一个来自总体,是理论上的方差,一个是抽出部分样本,从

概率论中 Z=XY的概率密度公式中为什么加绝对值

保证概率密度的非负性再问:你好上次帮忙解答问题了这次遇到问题了又得麻烦你先谢了再问:考研概率二维正态分布在|x|>=|y|积分为什么=1/2,求解答,多谢!再问:再问:再问:多谢!!!再答:两种方法,

概率论P(XY=0)是什么意思?

P(XY=0)=1表示XY=0的概率为1即XY肯定=0也即X,Y中至少有一个是0P(XY不等于0)=0表示XY≠0的概率为0即XY不可能不等于0也就是说XY一定=0

若xy独立 证明的D(xy)=D(X)D(Y)+(E(x))^2D(Y)+E((Y))^2D(x)

DX=EX^2-(EX)^2DY=EY^2-(EY)^2EXY=EXEYDXY=E(XY)^2-(EXY)^2=(EX^2)(EY^2)-(EXY)(EXY)=DXDY+EX^2(EY)^2+(EX)

关于d(xy)=xdy+ydx

d(xy)可以理解为xy的一个微小变化量.当x变化微小量dx成为x+dx,y变化微小量dy成为y+dy,所以对应xy(初值)就变化成(x+dx)(y+dy)(末值),变化量即为末值减初值.再问:三年前

c语言中为什么 d= (a

这是条件表达式,前面的判断式若是对的,则它的值是问号后面第一个值,否则是第二个值再问:对啊,题目说a=2,那不应该得1吗再答:那毋庸置疑,题目错了,我非常肯定

有关概率论方差的问题D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{(X-E(X))(Y-E(Y))} 为什么x y 独立时2E

首先,当xy独立时,E(XY)=E(X)*E(Y)这个好证明吧,利用xy相互独立时P(X=xi,Y=yi)=P(X=xi)*P(Y=yi),以及期望的定义计算就可以得到,就不详细说了然后,由上面的结论

概率论的填空题,设X与Y是随机变量,且E(X)=E(Y)=1,D(X)=D(Y )=4,E(XY)=2,则D(2X-3Y

不难还不会做啊.D(2X-3Y+1)=4D(x)+9D(y)-2Cov(2X,3Y)=52-12Cov(X,Y)=52-12[E(XY)-E(X)E(Y)]=40此题要注意题目中未给出X和Y是相互独立

考研概率论E(S2)=D(S)?

不成立!D(s)=E(S^2)-(E(S))^2除非S的期望E(S)=0否则E(S2)>D(S)

d(dy)=? d(dx)=? 为什么

你可以把d看成字母.