若,,且X与Y相互独立,则服从-搜答案-神马作文网

E(X)=E(Y)=np=2,D(X)=D(Y)=np(1-p)=1.6E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0;D(X-Y)=D(X)+D(Y)=3.2P{|X-Y|=>2}=

这个只是一种简便写法.其实可以看到,如果x>y,那么(1/2)(x+y-|x-y|)=(1/2)[x+y-(x-y)]=y如果x

fX(x)=1,x∈（0,1）其他为0.P(X1}=1-P{max{X,Y}

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

X服从B(n,p)二项分布D（X）=np(1-p)Y服从参数为3的泊松分布D（Y）=3X与Y相互独立D（X+Y）=D（X）+D（Y）D（X+Y）=np(1-p)+3解毕

设Z=X+Y，X、Y独立且都服从正态分布N（μ，12），Z也服从正态分布D（Z）=D（X）+D（Y）=1，E（Z）=μ+μ=2μZ～N（2μ，1）所以：Z-2μ～N（0，1）P（Z≤1）=P（Z-1≤

1/（PI）^O.5

首先应该明白X、Y都服从二项分布,这道题并不难.见图

(1)由已知,f(x)=1,(0

密度函数f(x)=1,0

均匀分布的期望方差公式都记得吧,套用一下就行了EX=1/2EY=3X与Y相互独立所以EXY=EXEY=3/2E(XY)²=∫(0到1)dx∫(2到4)1/2x²y²dy=28/

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[

p(01)=p(X>0,Y>0)-P(X>1,Y>1)有X与Y相互独立有：p(00)-P(X>1)P(Y>1)=1-1/2*1/2=3/4

因为X,Y独立的正太分布,所以他们的线性组合仍是正态分布D(X-Y)=DX+DY=1E(X-Y)=EX-EY=0所以有如题结果

随机变量X与Y相互独立,那么D(X-2Y+3)=DX+2²*DY而X～B(16,0.5),Y服从参数为9的泊松分布所以DX=16*0.5*(1-0.5)=4,而Y的方差就等于泊松分数的参数,

因为E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0,var(X-Y)=var(X)+var(Y)=1.

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