随机变量X与Y相互独立且都服从区间(0,1)上的均匀分布-搜答案-神马作文网

令：Z=X-Y，则由于X，Y相互独立，且服从正态分布，因而Z也服从正态分布，且EZ=EX-EY=0-0=0，DZ=D（X-Y）=DX+DY=12+12＝1，因此，Z=X-Y～N（0，1），∴E|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

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

你.有我当年风范f(x)={1/2-1再问：0，其他是什么意思啊直接在下面一行写就行了啊？再答：大括号把两行扩起来,就像我写的那样,扩两行,我这只扩了一行再问：能不能有点过程，我在考试啊，不能直接这样

P(X=Y)=P(X=0)P(Y=0)+P(X=1)P(Y=1)=1/9+4/9=5/9如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,再问：为什么这么算啊？再答：根据独立性。书上讲更全面一些，建议您看书。

令U＝X-Y,则U～N（0,1）则｜U｜＝｜X-Y｜E｜U｜＝0,（根据对称区间被积函数为偶函数）D｜U｜＝E〔｜U｜＾2〕-〔E｜U｜〕＾2＝0（同理E｜U｜＝0）

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

对参数为入1,入2的两个指数分布X1,X2P(X1>X2)=入1/(入1+入2)1/(1+1)=1/2E(a),E(b)为例P(X>Y)∫(0~)∫(0~y)abe^(-ax-by)dxdy=∫(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[

把他们各自的密度函数写出来再一加就是e^-2(e^x-e^y)

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

先求分布函数,其中Z的取值范围[-1,1],应该要分类讨论

Cx,y独立,所以XY二维平面上(x,y)各自(0,1)区间的正方形也是均匀分布的.A明显不对,可以随便取一个0到1的值反证.B和D的分布在XY二维图中是斜着的两条直线,能直接看出来不是均匀分布.再问

这是个著名的问题.也很有工程用途: 当一个二维信号联合正态时,幅值和相位是独立的.见图：