设随机变量x与y相互独立,他们的密度函数分别为2e^-2x

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 18:18:40
设随机变量x与y相互独立,他们的密度函数分别为2e^-2x
设随机变量X与Y相互独立,并且均服从U(0, θ),求E(max{X,Y})

这是双变量函数的概率分布,先求出概率分布函数,再求导就得到密度函数.我明白你的意思,你是想让别人帮你做出来.我提供思路.你从分布函数出发,首先求z=max(x,y)的分布函数,它等于p(Z再问:这个混

设X和Y是相互独立的随机变量

var(z)=Var(2x-y)=4var(x)-4cov(x,y)+var(y)=16+0+9=25标准差为开平方5

2.设随机变量X与Y相互独立且具有同一分布律:

分布律:Z01P1/43/4V01P3/41/4U01P3/41/4如果这就是你想要的回答

设随机变量X~N(-3,1),(2,4),且X与Y相互独立,则X-2Y+11~

E(X-2Y+11)=(-3-2*2+11)=4D(X-2Y+11)=D(X)+4D(Y)=17N(4,17)

设随机变量X与Y相互独立,且服从同一分布,X的分布律为

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

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x与y相互独立,都服从参数为1的指数分布,求P{X

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~

设随机变量X与Y相互独立,N(1,2),(0,1),求随机变量Z=X-Y的分布,并求P(X>Y )的概率

N(1,3)P(X>Y)=P(X-Y>0)=P(Z>0)又T=Z-1/根号3~N(0,1)则原式=P(T>-1/根号3)查标准正太分布表可得到概率再问:Z~N(1,1)不是这样?

设随机变量X~N(-1,2),N(2,7),且X与Y相互独立,则D(X+Y)=

解;N(-1,2),N(2,7)所以DX=2,DY=7因为x与y相互独立所以D(X+Y)=DX+DY=2+7=9

设随机变量X与Y相互独立其概率密度分别为 Px(x)={2x,0

因为随机变量X与Y相互独立所以X和Y的联合概率密度P(x,y)=Px(x)Py(y)P(x,y)={2xe^(-y)范围是0

设X,Y是连续型随机变量,证明:若X与Y独立,则X^2与Y^2相互独立

假定X,Y的联合分布为f_(X,Y)(x,y),则因为X与Y独立,f_(X,Y)(x,y)=f_X(x)f_Y(y)显然,随机向量(X^2,Y^2)是随机向量(X,Y)的一个变换,则有:f_(X^2,

设X与Y相互独立且服从N(0,0.5),证明X-Y是N(0,1)随机变量

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

设随机变量X与Y相互独立,证明:D(XY)〉=D(X)D(Y).

知道x^2与y^2相互独立.D(xy)-D(x)D(y)=E(x^2)E(y)^2+E(y^2)E(x)^2-E(x)^2E(y)^2-E(xy)^2=D(x)E(y)^2+D(y)E(x)^2>=0

1、设二维随机变量(X,Y)的概率密度为,问X与Y是否相互独立,并说明理由.

1fx=int(-oo,+oo)f(x,y)dy=1fy=int(-oo,+oo)f(x,y)dx=0.5e^(-0.5y)f(x,y)=fx*fy,独立20-8上的均匀分布EX=int(0,8)x/

设X与Y是相互独立随机变量,X服从均匀分布U[0,1/5].

1、概率密度f(x,y)=f(x)*f(y)=25e^(-5y)0

设随机变量X与Y相互独立,N(1,1/4),(1,3/4),求E(|X-Y|).

先考察X-Y,这个随机变量是正态分布,且有E(X-Y)=E(X)-E(Y)=1-1=0D(X-Y)=D(X)+D(Y)=1/4+3/4=1所以X-Y~N(0,1),是标准正太分布.令Z=|X-Y|,那

设随机变量X与Y相互独立,且其概率密度分别为

fx(x)=(1)2x0<x<1\x0d(2)0其他\x0dfy(y)=(1)e的-y次方y0\x0d(2)0y≤0,\x0d则X与Y的联合概率密度f(x,y)=\x0de的-y次方打不出