随机变量x1x2x3xn独立同分布且Ex1=0Dx1=1切比雪夫-搜答案-神马作文网

再问：哦哦，明白了，谢谢你啦！！再答：欢迎继续讨论，我这学期重修概率论再问：呵呵，我们明天考试再答：这....这么快再答：祝你成功啊再问：恩，半学期学完。再问：嗯嗯，谢谢

P(A|B)=P(AB)/P(B)

几何分布期望为5的话,其参数p=1/5=0.2,对应单个随机变量方差DX=(1-p)/p^2=20从而DY=DX/n=20/n

Y1和Y2不独立的情况下,它们函数的独立性也会受到相应的影响.但是你式子中表达的意思不太清楚,你写的g1g2分别是以x1x2为自变量的函数吗?你后面又问道Y1Y2之间的关系,是要提示它们是随机变量吗?

设两个变量为X、Y,对应的事件为A、B(1)当X、Y均服从0、1分布,即X={1,A发生；0,A不发生}；Y={1,A发生；0,A不发生}；写出X、Y、XY的分布列,因为X、Y不相关,则cov(X,Y

不一定,题目中不是没有说同分布吗?随便构造就行了比如X1服从入=1泊松,E(X1）=D(X1)=1,让X2服从N(1,1),不就有相同期望和方差了嘛

随机变量相互独立是指若干随机变量仅仅满足相互独立的条件；随机变量相互独立且具有相同分布不仅满足相互独立的条件,还满足分布都相同的条件再问：�ֲ��ͬ��ʲô��˼��再答：��зֲ

X与Y相互独立,且都服从正态分布N(0,0.5)-->U=X-YEU=EX-EY=0DU=0.5+0.5=1U~N(0,1)E|X-Y|=E|U|为正态分布的一阶绝对中心矩=(2/pi)^(1/

这是三个变量,不是有固定值的数字三个全部服从相同的概率分布举个例子1~10随机抽取个数字X1你其实并不知道X1到底是多少X1服从分布就是以10%的概率取到1~10任何一个数X2如果说和X1的分布相同,

Z=max(x,y)当x,y)独立时,F(z)=[Fx(z)]^2-->fz(z)=2fx(z)F(z)E[MAX（X,Y）]=∫2zf(z)F(z)dz(代入标准正态分布密度函数,经分步积分可以算出

∵cov（U，V）=E（U-EU）（V-EV）=E（X-Y-E（X-Y））E（X+Y-E（X+Y））=E（X-EX-Y+EY）E（X-EX+Y-EY）=E（X-EX）2-E（Y-EY）2=DX-DY由

Pxy是相关系数?应该是等于零

相等的,根据同分布就可知道

1/6吧,三个连续随机变量相等的情况忽略为0,所以x1,x2,x3从小到大排就是3的全排列之1非要证明的话只能用条件概率一步步展开了

独立同分布是说随机变量之间相互独立,而且分布函数相同.既然分布函数相同,因此只要期望,方差是有限值,就必然是一样的.

中心极限定理（centrallimittheorem）是概率论中讨论××随机变量××序列部分和的分布渐近于正态分布的一类定理.这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量近似服从正态分

记Y=∑(Xi-X)².X,Y一般不是相互独立的.例如n=3,X1,X2,X3都服从-1,1两点均匀分布.可以算得P(X=1)=(1/2)³=1/8.P(Y=0)=3·(1/2)&

密度函数就是分布函数直接求导来的,你直接相乘没有任何道理,因为这是连续型随即变量不是离散型查看原帖

下面给出利用特征函数所进行的严格证明.证明：记h_{X}(t)为随机变量X的特征函数（注：记号“h_{X}”中的“_”表示“下标”；下文中的记号“^”表示“上标”,用来表示幂运算,如2^n是2的n次方