设随机变量X~U(1,)则E(X^2)-搜答案-神马作文网

p{|x|≤0.5}=P(-0.5≤X≤0.5)=P(X≤0.5)-P(X≤-0.5)=F(0.5)-F(-0.5)=3/4-1/4=1/2

X的概率密度函数为p(x)=1x∈(0,1)0其他Y的概率密度函数为f(x)=e^(-x)x≥00其他利用和的分布公式可知,Z的概率密度函数为g(y)=∫Rp(x)f(y-x)dx=0y≤0∫[0,y

既然两者独立,那就把两者的概率密度直接相乘就可以了.

X的概率密度为f(x)=1/2,1

X服从均匀分布,f(x)=1/3,0≤x≤3Y服从指数分布,f(y)=1/3*e^(-y/3),y≥0X,Y相互独立,f(x,y)=f(x)f(y)=1/9*e^(-y/3),0≤x≤3,y≥0再问：

如果k是奇数,E|x-u|^k=√(2/π)*(p-1)*(p-3)*...*3*1*σ^p如果k是偶数,E|x-u|^k=(p-1)*(p-3)*...*3*1*σ^p再问：可以更为详细一点吗？有些

你首先要明白E(X)和D（X）都是一个常数,再利用相关的公式得到E(D(X))=1,D(E(X))=0

解法的要点如下图,先找出分布函数的关系.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!

E(X)=1Ee^(-2x)=∫(0~无穷)e^(-2x)e^(-x)dx=-e^(-3x)/3|(0~无穷)=1/31+1/3=4/3再问：期望的定义式不是E(X)=∫xf（x）dx，f（x）为密度

你好,我们先把Z写成X的函数的形式,Z=g(X).发现这个函数在(0,1)上存可逆可导.这样我们可以利用X的密度函数以及g的反函数的倒数求出Z的密度函数.具体步骤如下：最后结果是在(0,0.5)这个区

E(X)已经是一个数,它的期望还是它本身E(X)

/>∵X服从参数为1的指数分布，∴X的概率密度函数f(x)=e-x，x＞00，x≤0，且EX=1，DX=1，∴Ee-2x=∫+∞0e-2x•e-xdx=-13e-3x|+∞0=13，于是：E(X+e-

E（xy）=E（x）×E（y）=1×3=3

U（0,1）--->fX(x)=1,E(2)-->fY(y)=2e^(-2y)X与Y是相互独立的随机变量-->f(x,y)=fX(x)*fY(y)=2e^(-2y)0=Y^2(都是正的）-->x>y-

X~U(0,π)（均匀分布）,x的密度函数为1/π,x∈(0,π)时,其它均为0X~U(0,π),Y=2X+1∈(1,2π+1)的密度函数为1/（2π）,x∈(1,2π+1)时,其它均为0【【不清楚,

若独立则不相关,不相关不一定独立.设A,B独立P(A)P(B)=P(AB)cov(x,y)=E(XY)-E(X)E(Y)=E(X)E(Y)-E(X)E(Y)=0,因此A,B不相关.反之,A,B不相关c

E(x^2)=D(x)+E(X)^2=4+1=5如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,

随机变量X~U(0,1),

随机变量X服从区间（0,1）上的均匀分布