两个相关的随机变量乘积的期望-搜答案-百度作业网

D(xy)=E(X^2*Y^2)-[E(XY)]^2=E(X^2)E(Y^2)-[E(X)E(Y)]^2

如果没有这两个随机变量间的任何信息,显然不能获得相关性信息,如果一个变量在另一个变量发生时的条件概率,等于它自身的概率则两者无关.

利用协方差的公式啊COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=EXY-EX*EY那么EXY=COV(X,Y)+EX*EYEX,EY,COV(X,Y)都已知,就可以算出来了再问：��

X与Y独立时,E(XY)=E(X)E(Y)=70所以选C

只要把积分的过程改成求和就可以证明了,如图.

望眼欲穿

Dξ=（x1-Eξ）^2·p1+（x2-Eξ）^2·p2+……+（xn-Eξ）^2·pn=(x1)^2·p1-2x1p1Eξ+(Eξ)^2+…………+（xn)^2·pn-2xnpnEξ+(Eξ)^2p

以下记int^s_t表示从t到s积分,Infty表示无穷.lim表示当M趋于正无穷时的极限.E(x)=int^Infty_0xp(x)dx=lim(MF(M)-int^M_0F(x)dx)——分部积分

第一个红圈：1/2x^2表示的是x的原函数,也就是说1/2x^2对x求导即可得到x.第二个红圈：|右边分别有b和a,表示积分上下限的取值,也就是说x分别取b和a的值然后相减.第三个红圈：左边的式子,分

“随机变量的均值”不是专业的表述.虽然英文有时也用mean表示数学期望,但是中文一般不这样说.随机变量的取值和广义密度函数(或者CDF的广义微分)乘积的Lebesgue积分称为数学期望.可以参考wik

g(x,y)代表任何一个以x,y为自变量的二元函数,但是并不排除x^2啊,g(x,y)=x^2+0*y^2,这完全可以啊.其实g(x,y)可以是任何一个表达式,哪怕是x+y+z呢,没有任何关系.只需要

方差和标准差都是刻画随机变量围绕期望的波动性的,标准差是通过方差来计算.方差和标准差大则波动性就大反之就小!

[E(x)]^2

相等的,根据同分布就可知道

解题思路：本题主要充分理解正态分布的意义,u即是数学期望,也是正态分布密度函数的对称轴.解题过程：正态分布是连续型的随机变量，记作X-N(u,g2),其中u为期望,也是正态分布密度函数的对称轴,g2是

两个正态分布的随机变量乘积不能保证一定是正态分布的.

利用离散型随机变量期望公式求解出期望值一般情况下就是计算一个级数求和

想想二项分布泊松分布和0-1分布的关系就求出来了几何分布就是求级数的和函数自己算算呗查看原帖

利用二项分布的期望与方差间接计算.经济数学团队帮你解答.请及时评价.