设随机变量xy服从二维正态分布,他们的联合分布密度为
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/20 17:27:08
X,Yarenormaldistributed,sothatX+Y,X-Yareparewiseindependentiffcov(X+Y,X-Y)=0,namelycov(x,x)+cov(X,Y)
1.XY相互独立,相关系数r=02.E(Z)=E(2X+Y)=2E(X)+E(Y)=03.D(Z)=[(2X+Y)^2]=4D(X)+D(Y)+4E(X)E(Y)=4+1+0=54.N(0,5)5.f
两个截距分别带入x=0得到y轴截距2y=0x1所以定义域三角形面积为1f(x,y)=1在上述给定区域fX(x)=∫(0~2-2x)1dy=2-2x0
套公式即可.σ1^2=DX=16,σ2^2=DY=25.ρ=Cov(X,Y)/(σ1σ2)=0.6,√(1-ρ^2)=0.8.f(x,y)=(1/32π)e^{(-25/32)[x^2/16-3xy/
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:
不独立的话,函数形状在三维空间就不是那种草帽型扩散的函数相互独立联合密度里新的指数是-{(x-u1)^2/o^1+(y-u2)^2/o2^2}(x,y)在圆心为(u1,u2),双轴比例为o1,o2的所
二维随机变量服从圆域x^2+y^2再问:最后那一步dxdy变成drdθ是怎么出来的?以前学的不太记得了。再答:这是公式啊
终于见到考研的题了,做初高中的做的我郁闷,你等等我算算哈相关系数为0,所以xy相互独立,边缘密度分别为N(0,1)标准正态,然后E(x^2)+E(y^2)=EX+DX+DY+EY=2再问:期待您的高见
X和Y不相关
X的概率密度g(x)=∫[-∞,+∞]f(x,y)dy=1/(5√2π)*e^(-x^2/50).Y的概率密度h(y)=∫[-∞,+∞]f(x,y)dx=1/(5√2π)*e^(-y^2/50).f(
X,N(0,0,1,1,0)说明X,Y独立同分布N(0,1)fX(x)=φ(x).P(X+Y0)=P(X>0,Y>0)+P(X
f(x,y)~(u1,u2,σ1²,σ2²,ρ)其中u1=0,u2=0,σ1²=16,σ2²=25,ρ=Cov(x,y)=12把数字代入即可.再问:这个公式好长
C啊~这是概率论第四章的啊~不相关就是协方差为0~然后逆推到D(X)=D(Y)就可以导来了
首先,什么叫二维正态分布.2个高斯随机变量放在一起,叫高斯向量.何为2维,指的是两个向量关于实数域线性无关.(等价于covariance非退化)现在已知(U,V)线性无关,问经过一个线性变换后是否相关
就是满足正态分布的性质.
1,P(0.02
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当然也可用辅助函数法(二重积分换元)直接得出倒数第三行的公式.
/>答案是B.X,Y分别是随机变量,(X,Y)是一个把样本空间映射到实数平面的函数.它是一个二维随机变量.D是错误的.A,B,C的区别在于(X,Y)的分布是不是二维正态分布.我们只需举两个例子就可以说
这是两道题吧.X~N(0,3)所以mu1=0sigma1=根号3Y~N(0,4)mu2=0sigma2=2相关系数=-1/4=r,这里是二维正态概率密度函数的方程,你把以上5个参数带进去,就是所求.h