设随机变量相互独立,且都服从的0-1分布,则必有
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/18 01:43:59
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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
令:Z=X-Y,则由于X,Y相互独立,且服从正态分布,因而Z也服从正态分布,且EZ=EX-EY=0-0=0,DZ=D(X-Y)=DX+DY=12+12=1,因此,Z=X-Y~N(0,1),∴E|X-Y
(X1,X2,X3)在立体区域0x1+x2}的概率之和.且由对称性不难看出这三个事件的概率是相等的.而概率P{x3>x1+x2}就是由平面x3=x1+x2,x1=0,x2=0,x3=1这四个平面所围立
想法:考虑能否求出U的分布函数,进而求其数学期望设F(y)是U的分布函数由定义:F(y)=P(U
Z的分布叫做瑞利(Rayleigh)分布,具体求法:f(x,y)=[1/(2πσ^2)]*e^-[(x^2+y^2)/2σ^2]当z=0时,有:F(z)=∫∫f(x,y)dxdy,其中积分区域为x^2
并不是很确定这个答案,但是觉得是一个还算有道理的解释.方差=积分(积分(X^2+y^2)*pdf(x正太)*pdf(y正太)dx)dy(上面的式子是由方差的积分定义得到的).由于xy相互独立,上面的积
分析:这个直接求,有直接定理E(X)=E(Y)=u=0Z=X-YE(|Z|)=(2/√2π)∫ze^(-z^2/2)dz=√(2/π)D(X)=D(Y)=1/2D(|X-Y|)=E(|X-Y|^2)-
1/(PI)^O.5
真正的|X-Y|的方差要比这样算的小很多...定义I{x>y}=1如果x>y;否则为0I{x
X,Y相互独立,且都服从[0,1]上的均匀分布-->f(x,y)=1F(z)=P(x+y
你.有我当年风范f(x)={1/2-1再问:0,其他是什么意思啊直接在下面一行写就行了啊?再答:大括号把两行扩起来,就像我写的那样,扩两行,我这只扩了一行再问:能不能有点过程,我在考试啊,不能直接这样
P(X=Y)=P(X=0)P(Y=0)+P(X=1)P(Y=1)=1/9+4/9=5/9如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,再问:为什么这么算啊?再答:根据独立性。书上讲更全面一些,建议您看书。
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
这个用泊松分布可加性来做,很简单X,Y相互独立且分别服从p(λ1),p(λ2)那么Z=X+Yp(λ1+λ2)参考资料里有他的证明
要用到微积分吗?具体公式给下回答:=Σ(3^I*e^(-3)I/I!)(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!)=Σ(3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!)=Σ[
把他们各自的密度函数写出来再一加就是e^-2(e^x-e^y)
P[Z>t]=P[X1>t,...,Xn>t]=P[X1>t]^n,得知Z亦为参数为n的指数分步,所以期望是1/n,方差是1/n^2.做数学题最大的乐趣是想题,考试的时候没有人给你问.
主要是利用分布函数的对立事件,Fz(Z)=F(min{X1,X2,...Xn}≤z),最小的小于等于z,我们不好确定其它变量和z的关系,采用它的对立事件=1-F(min{X1,X2,...Xn}≥z)