X服从N(0,1)求E(X的4次方)-搜答案-神马作文网

注意到Y-1也是N(0,1)与同分布,即是求P[3X+4(Y-1)

这是二维的Maxwell分布,你学大学物理会遇到三维的.不过对于只求期望的话,不用求它的分布函数.E((X^2+Y^2)^(1/2))=∫∫(x^2+y^2)^(1/2)dF(x,y)=∫∫(x^2+

Z=min(X,Y),Fmin(z)=1-{1-FX(z)}{1-FY(z)}.对Fmin(z)关于z求导,则求出min（X,Y）的概率密度.那么求E[min(X,Y)]根据公式即可!还有一种解法：Z

E(Z)=E(X^2+Y^2)=E(X^2)+E(Y^2)=[DX+(EX)^2]+[DX+(EX)^2]=1+0+1+0=2因为DX=E(X^2)-(EX)^2D(Z)=D(X^2+Y^2)=D(X

由于相互独立,EXY=EX*EY=1*2=2泊松分布的期望等于纳姆达=1二项分布的期望等于np=4*0.5=2

再问：求详解过程再答：

XU(0,1)密度函数：等于：1当0再问：这是标准答案了吧？再答：按公式计算而得：若x的概率密度函数为f(x)，那么随机变量x的函数g(x)的数学期望和方差分别为：E[g(x)]=∫g(x)f(x)d

楼上方差错了方差（x*（e^x-1）^2在（0,1）上的积分）

设X服从泊松分布,参数为λ,那么EX=λ,DX=λ,所以E[X(X-1)]=E(X^2)-EX=DX+(EX)^2-EX=λ＋λ^2－λ=λ^2.也可以直接根据定义E[X(X-1)]=sum(n(n-

参数为1,就是λ为1

φ(x)=[1/(根号2π)]e^[-(x^2)/2]故:f(x,y)=φ(x)*φ(y)=[1/(2π)]e^[-(x^2+y^2)/2].故:E((X^2+Y^2)^(1/2))=∫∫[(x^2+

φ(x)=[1/(根号2π)]e^[-(x^2)/2]故:f(x,y)=φ(x)*φ(y)=[1/(2π)]e^[-(x^2+y^2)/2].故:E((X^2+Y^2)^(1/2))=∫∫[(x^2+

根号(2*pi)积分可以化成极坐标做.

X~N（0,1）则Y=X^2~~卡方分布X^2(1)所以EX^2=1E(X^4)=DY+(EY)^2=2+1=3E(X^3)=0.pdf概率密度函数关于y对称.当然,也是可以像沙发同志那样做.不过有点

Z=min(X,Y),Fmin(z)=1-{1-FX(z)}{1-FY(z)}.对Fmin(z)关于z求导,则求出min（X,Y）的概率密度.那么求E[min(X,Y)]根据公式即可!还有一种解法：Z

P（X>5|X>3）=P(X>5,X>3)/P(X>3)=P(X>5)/P(X>3)=[1-F(5)]/[1-F(3)].F（x）为其分布函数.f(x)=e^-x,x>0;0,x为其余对应的分布函数为

E（X）=∫(-∞,∞)e^y*(1/2π)^(1/2)*e^((y-u)/2)^2dy=e^(1/2+u)

p=cov(x,y)/[√D(x)*√D(y)]cov(x,y)=E(x*y)-E(x)*E(y)=E(x^3)-E(x)*E(x^2)=E(x^3)=∫∞(x³*e^(-x²/2

FY(y)=P{Y小于等于y}=P{e*X小于等于y}=P{X小于等于lny}=FX(lny)fY(y)=fX(lny)(1/y)所以当0

如图：