x,y服从正态分布,Dxy等于
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/01 00:36:03
在X与Y相互独立的条件下才可以说X-2Y也服从正态分布.其参数为(独立条件下)均值E(X-2Y)=EX-2EY=0方差D(X-2Y)=DX+4DY=10,即X-2Y服从N(0,10)
你好!定理是当X与Y独立时,X+Y服从正态分布,而当X与Y不独立时,X+Y不一定服从正态分布。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
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≤
设A=E(X^2/(X^2+Y^2)),B=E(Y^2/(X^2+Y^2)),A+B=1,A-B=0.所以...A=0.5
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
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
选B.整个面积为1,由于图像关于y轴对称,因此面积的一半为1/2.
因为E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0,var(X-Y)=var(X)+var(Y)=1.
正态分布有一个性质是“独立和不相关等价”原题说x,y独立,所以他们相关系数是0;又因为Cov(x,y)=E(xy)-ExEy,原题的结论显然.
1.独立的正态分布的联合分布也服从正态分布.2.没关系.3.去掉独立后,结论不成立.4.由分布密度来判断是否是二维正态分布.
方差为3+4=7DZ=DX+DY如果有系数系数要平方
你写错了,X平方的期望是1,而X的4次方的期望才是3.
(u1+u2,σ1^2+σ2^2)^代表平方哈,这是正态分布的可加性吧再问:那X-Y呢?谢谢你啊,要考试了其实是想知道X+Y与X-Y的方差相不相等。麻烦帮个忙再答:相等的,当X,Y不独立,D(X+(或
XY服从差方分布~你说的那个只能用二维分布率公式自己推了
就是满足正态分布的性质.
由已知X服从均值为1、标准差(均方差)为2的正态分布,所以X−12~N(0,1),E(X)=1,D(X)=2;由Y服从标准正态分布,所以:Y~N(0,1),E(Y)=0,D(Y)=1;又X、Y相互独立
1fX(x)=(1/√2π)e^(-x^2/2)fY(y)=(1/√2π)e^(-y^2/2)因为x,y独立,所以联合概率密度所以fXY(x,y)=fX(x)fY(y)=(1/2π)e^[-(x^2+
μ=1,σ=5u=(X-μ)/σ=(X-1)/5查表得:P{|X|小于等于1}=P{-1≤X≤1}=P{-0.4≤u≤0}=0.5-(1-0.6554)=0.1554
/>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