设随机变量x与y相互独立,证明有D(X Y)=DX DY
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/25 11:15:33
这是双变量函数的概率分布,先求出概率分布函数,再求导就得到密度函数.我明白你的意思,你是想让别人帮你做出来.我提供思路.你从分布函数出发,首先求z=max(x,y)的分布函数,它等于p(Z再问:这个混
首先分别计算x和y的边际密度函数,如下:x的边际密度函数:x<0时,边际密度为0,x>0时,如下: 同理可得y的边际密度函数:y<0时,边际密度为0,y>0时,如下:
var(z)=Var(2x-y)=4var(x)-4cov(x,y)+var(y)=16+0+9=25标准差为开平方5
看看这个PPT的第五页答案是不一定P{X=Y}=0你很容易凑出来
D(x)+D(y)
分布律:Z01P1/43/4V01P3/41/4U01P3/41/4如果这就是你想要的回答
设X,Y的分布律分别为X01Y011-pp1-qq(1)X,Y独立,那么他们一定不相关(这是书上的结论,只要独立就一定不相关)(2)X,Y不相关,则COV(X,Y)=0,即E(XY)=E(X)E(Y)
E(X-2Y+11)=(-3-2*2+11)=4D(X-2Y+11)=D(X)+4D(Y)=17N(4,17)
X,Y互相独立设X的密度函数为f(x),Y的密度函数为f(y)它们的联合密度函数为f(x,y)=f(x)f(y)f(y,x)=f(y)f(x)=f(x,y)f(x,y)关于y=x对称P(X
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;N(-1,2),N(2,7)所以DX=2,DY=7因为x与y相互独立所以D(X+Y)=DX+DY=2+7=9
任取ε>0实数域可以表示成以下集合的并:(r-ε,r+ε),其中令r取遍所有有理数P{X=Y}=P(X=Y,Y∈R)≤∑(r∈Q)P(X=Y,r-ε
f(x)=[(50pi)^(-1/2)]e^(-x^2)f(y)=[(50pi)^(-1/2)]e^(-y^2)f(x,y)=f(x)f(y)X与Y相互独立.再问:这样好像不对吧,有解题过程吗?再答:
假定X,Y的联合分布为f_(X,Y)(x,y),则因为X与Y独立,f_(X,Y)(x,y)=f_X(x)f_Y(y)显然,随机向量(X^2,Y^2)是随机向量(X,Y)的一个变换,则有:f_(X^2,
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
知道x^2与y^2相互独立.D(xy)-D(x)D(y)=E(x^2)E(y)^2+E(y^2)E(x)^2-E(x)^2E(y)^2-E(xy)^2=D(x)E(y)^2+D(y)E(x)^2>=0
1、概率密度f(x,y)=f(x)*f(y)=25e^(-5y)0
fx(x)=(1)2x0<x<1\x0d(2)0其他\x0dfy(y)=(1)e的-y次方y0\x0d(2)0y≤0,\x0d则X与Y的联合概率密度f(x,y)=\x0de的-y次方打不出