x1 x2 x3 x4独立同分布 且服从N(0.1)
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/07 10:29:20
我用最简单的抛色子给你当做例子来理解(1)独立就是每次抽样之间是没有关系的,不会相互影响就像我抛色子每次抛到几就是几这就是独立的但若我要两次抛的和大于8,其余的不算,那么第一次抛和第二次抛就不独立了,
你就当相互独立分布函数相同概率密度相同就可以了
独立:A,B是两个随机变量,只要它们满足P(AB)=P(A)P(B),它们就是相互独立的.还有一种理解比较直观,但是不太全面——相互之间发生与否互不影响的两个时间相互独立.同分布:分布相同的随机变量就
再问:哦哦,明白了,谢谢你啦!!再答:欢迎继续讨论,我这学期重修概率论再问:呵呵,我们明天考试再答:这....这么快再答:祝你成功啊再问:恩,半学期学完。再问:嗯嗯,谢谢
不一定,题目中不是没有说同分布吗?随便构造就行了比如X1服从入=1泊松,E(X1)=D(X1)=1,让X2服从N(1,1),不就有相同期望和方差了嘛
随机变量相互独立是指若干随机变量仅仅满足相互独立的条件;随机变量相互独立且具有相同分布不仅满足相互独立的条件,还满足分布都相同的条件再问:�ֲ���ͬ��ʲô��˼����再答:���������зֲ
E(Z)=E(X^2+Y^2)=E(X^2)+E(Y^2)=[DX+(EX)^2]+[DX+(EX)^2]=1+0+1+0=2因为DX=E(X^2)-(EX)^2D(Z)=D(X^2+Y^2)=D(X
两两独立你是证了,但还要一个式子成立主是P(x=xi,y=yi,z=zi)=P(x=xi)P(y=yi)P(z=zi)成立才行但P(X=-1,Y=-1,Z=XY=-1)=0,这是因为X,Y取-1时,Z
因为X,Y独立同分布且X分布函数为F(x),故Z=max{X,Y}分布函数为:FZ(x)=P{Z≤x}=P{max{X,Y}≤x}=P{X≤x,Y≤x}=P{X≤x}P{Y≤x}=F(x)F(x)=(
题目有问题吧,y用不上了再问:���ǵ�һ�ʣ�再问:�ڶ�����������X��Y�������ͬ�ֲ�U[0,1]����Z=Y+X�ĸ����ܶ�再答:再答:�ڶ��ʻ���Ҫ��再问:�
这是三个变量,不是有固定值的数字三个全部服从相同的概率分布举个例子1~10随机抽取个数字X1你其实并不知道X1到底是多少X1服从分布就是以10%的概率取到1~10任何一个数X2如果说和X1的分布相同,
由林德贝格中心极限定理lim(n->∞)P{{(∑Xi-nμ)/[n^(1/2)*σ]}>x}=1-Φ(x).其中Φ(x)是标准正态分布的分布函数.
独立同分布说明他俩的分布密度函数可以通过各自的密度函数相乘计算出f(x,y)=f(x)f(y).分布函数为:F(X,Y)=F(X)F(Y).还有其它性质,例如相关系数为0.协方差为0.
令T=X+Y+Z,先求x+y+z再问:泊松分布是离散型.再答:再问:能说下从第一个P(T)到第二个P(T)怎么来的吗?而且下面的式子是怎么算的啊?再答:
是:独立同分布随机变量吧independentandidenticallydistributedrandomvariable
设X1...Xn的概率密度函数是fX(x),概率分布函数是FX(x)设随机变量Y=max(X1,...,Xn-1)先求Y的概率分布函数FY(y):FY(y)=P{Y
iidIndependentandidentically-distributedrandomvariables
密度函数就是分布函数直接求导来的,你直接相乘没有任何道理,因为这是连续型随即变量不是离散型查看原帖