X服从正态分布且E =-1-搜答案-大师作文网

A-YN(-1,2)X-YN(0,2+2)=N(0,4)(X-Y)/2N(0,4/2^2)=N(0,1)选A再问：虽然看懂了...不过可以这么做的依据是什么啊？就是说，为什么可以对XY做运算？再答：这

2X^2/(X^2+Y^2)服从F(1,2)所以,所求期望为F(1,2)的期望的一半.

1)E(ξ)=E(X+Y)=E(X)+E(Y)=0+0=0；2)E(η)=E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0-0=0；3)D(ξ)=E[ξ-E(ξ)]²=E[X²+2XY+Y&#

1/（PI）^O.5

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

为了方便令F(X1)=ф（X(1)）)F(X1)=1-(1-F(X1))^nf(x1)=n*((1-F(x1))^(n-1))*F'(x1)E=ф（X(1)））*f(x1)从负无穷到正无穷的积分积分符

设Y的分布函数为F(y),X的密度函数为g(x)则F(y)=P(Y

Y=(X+3)/2由X~N(-3,4)知,μ=-3,σ=2.则Y=(X-μ)/σ=(X+3)/2服从标准正态分布N(0,1)

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(

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

回答：设他们的概率密度分别是f(x)和f(y),分布函数分别是F(x)和F(y).那么f(x=1)≠f(y=3).注意不等号“≠”.但是F(x=1)=F(y=3).注意等号“＝”.一个变量X的概率“密

因为E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0,var(X-Y)=var(X)+var(Y)=1.

回答：根据对称性,P{XY},且P{XY}=1.故P{X

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

Y=X1-X2服从N（0,1）E(Y)=0E(|Y|)=（2/√2π）∫ye^(-y^2/2)dy=√(2/π),积分范围y>0E(|Y|²)=E(Y²)=D(Y)+E²

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.

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

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

如图：

从正态分布的参数可以知道这个分布的均值是3所以p（2