设n个随机变量独立同分布,E(X1)=u,

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/17 22:07:25
设n个随机变量独立同分布,E(X1)=u,
概率论,已知随机变量X1,X2,X3,…Xn(n>1)相互独立且同分布

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

n个服从几何分布的独立同分布随机变量,加起来之后的方差怎么求?

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

随机变量相互独立跟独立同分布有什么不一样?

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

已知随机变量X,Y相互独立,且同服从分布N(0,1),又Z=根号(X^2+Y^2),求E(X),D(X)

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

1.设随机变量X Y 相互独立,同分布与N (0,0.5),求E(| X - Y |)

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/

设随机变量序列X1,X2,...Xn独立同分布,且E(Xi)=μ,D(Xi)=σ^2,i=1,2,...,则对任意实数x

由林德贝格中心极限定理lim(n->∞)P{{(∑Xi-nμ)/[n^(1/2)*σ]}>x}=1-Φ(x).其中Φ(x)是标准正态分布的分布函数.

假定随机变量X,Y独立同分布,都服从N(0,1),计算:E[MAX(X,Y)]

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

设X与Y为独立同分布的离散型随机变量,其概率分布列为P(X=n)=P(Y=n)=(1/2)^n,n=1,2,...,求X

P(X+Y=n)=(n-1)(1/2)^n以上,使用全概率公式即可再问:麻烦,能不能在详细一点。我比较笨。再答:打公式有点麻烦额,我就简写一下吧P(X+Y=n)=P(X=1)P(Y=n-1)+P(X=

设随机变量X1,X2,...Xn独立同分布,且E(Xi)=μ,D(Xi)=σ^2,i=1,2,...,设x=1/n∑xp

EX=E(1/n∑xp)=1/n∑E(xp)=μDX=D(1/n∑xp)=1/n²D(∑xp)=1/n²∑D(xp)=σ²/n相关系数就是协方差和2个变量方差的积平方根的

概率论与数理统计习题解答:设X,Y为独立同分布的离散型随机变量,其分布列为P(X=n)=P(Y=n)=1/(2的n次方)

卷积P(X+Y=K)=ΣP(X=n,Y=K-n)n从1到K-1=ΣP(X=n)P(Y=K-n)n从1到K-1=(K-1)/(2的K次方)K从2到∞

依概率收敛问题设随机变量序列{Xn,n≥1}独立同分布,都服从U(0,a),其中a>0.令X(n)=max(1≤i≤n)

第一步计算出X(n)的分布函数,从而分布密度.(有现成公式)第二步计算P(|X(N)-a|>e)=P(a-ea再问:X(n)的分布函数该怎么求再答:如果U(0,a)的分布函数是F(x),则Xn的分布函

设X1,X2...Xn 独立同分布的随机变量,证明X=(1/n)* ∑Xi 和∑(Xi-X)^2 相互独立.

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)&

设随机变量X与Y独立同分布,且都服从标准正态分布N(0,1),试证:U=X^2+Y^2与V=X/Y相互独立

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:

设随机变量X1,X2...Xn相互独立同分布,服从B(1,p),则E(Xk∑Xi)=?其中Xk为X1,X2...Xn中的

注意到相同下标的X不独立,不相同下标的X相互独立,则该题就解决了

设随机变量X1,X2,…Xn(n>1)独立同分布,方差λ^2>0,令Y=(1/n)∑(i=1~n)Xi,则( )

cov(X1,Y)=1/n·∑(i=1~n)cov(X1,Xi)=1/n·cov(X1,X1)=(λ^2)/n所以,选A再问:cov(X1,X2),cov(X1,X3),cov(X1,X4)…cov(

设X1,X2...为独立同分布随机变量序列,Xn的分布列为P(Xn=0)=P(Xn=2)=0.5,n>=1 .随机变量X

E(Xn)=0×0.5+2×0.5=1E(X)=∑(1~n)E(Xi)/(3^i)=∑(1~n)1/(3^i)∑(1~n)1/(3^i)是一个等比数列,公比1/3,用等比求和公式得E(X)=1/2D(

设X1,X2...Xn是独立同分布的正值随机变量.证明E[(X1+...+Xk)/(X1+...Xn)]=k/n,k≤n

因为(Xi/(X1+X2+……+Xn))的绝对值小于等于1,所以它的期望存在.由对称性,E[(X1)/(X1+...Xn)]=E[(X2)/(X1+...Xn)]=...E[(Xi)/(X1+...X