XY独立同分布,且fx=2x求Z=x

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/26 06:21:56
XY独立同分布,且fx=2x求Z=x
概率论随机变量x和y独立同分布,均服从指数分布exp(2);求随机变量2x+3y的分布密度函数

Y1和Y2不独立的情况下,它们函数的独立性也会受到相应的影响.但是你式子中表达的意思不太清楚,你写的g1g2分别是以x1x2为自变量的函数吗?你后面又问道Y1Y2之间的关系,是要提示它们是随机变量吗?

两个独立随机变量X、Y概率密度已知且都是均匀分布,求Z=XY分布

设x服从[a,b]的均匀分布f(x)=1/(b-a),x∈[a,b]0,其他设y服从[c,d]的均匀分布f(y)=1/(d-c),y∈[c,d]0,其他所以f(xy)=f(x)f(y)=1/[(b-a

随机变量X服从p=0.6的0-1分布Y-B(2,0.5)且XY相互独立,求二维随机变量(X,Y)的联合概率分布及概率P(

X和Y都是离散型分布  先看X的概率分布:  X01  p0.40.6  再看Y的概率分布:  Y012  p0.250.50.25  又因为X与Y相互独立,所以(X,Y)的联合概率分布为:  X\Y

已知随机变量X,Y相互独立,且同服从分布N(0,1),又Z=根号(X^2+Y^2),求E(X),D(X)

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

设X服从参数为1的泊松分布,Y服从参数为4,0.5的二项分布,且x,y相互独立,求E(XY)

由于相互独立,EXY=EX*EY=1*2=2泊松分布的期望等于纳姆达=1二项分布的期望等于np=4*0.5=2

设随机变量X,Y独立同分布,且P(X=1)=P(X=-1)=1/2,定义Z=XY,证明X,Y,Z两两独立,但不相互独立

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

设随机变量X,Y独立同分布且X分布函数为F(x),则Z=max{X,Y}分布函数为(  )

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)=(

两随机变量X与Y相互独立且同分布U[0,1],求Z=2X的概率密度

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:�

设X Y 相互独立,且服从N(0,1)分布,试求E(根号(X^2+Y^2))

φ(x)=[1/(根号2π)]e^[-(x^2)/2]故:f(x,y)=φ(x)*φ(y)=[1/(2π)]e^[-(x^2+y^2)/2].故:E((X^2+Y^2)^(1/2))=∫∫[(x^2+

设X Y 相互独立,且服从N(0,1)分布,试求E(根号(X^2+Y^2))

根号(2*pi)积分可以化成极坐标做.

求一道概率论的题…设随机变量X,Y独立同分布,且P(X=1)=P(X=-1)=1/2,定义Z=XY,证明X,Y,Z两两独

已知XY独立同分布,所以P(Z=1)=P(XY=1)=P(X=1,Y=1)+P(X=-1,Y=-1)=P(X=1)P(Y=1)+P(X=-1)P(Y=-1)=1/2*1/2+1/2*1/2=1/2P(

X与Y是两个相互独立同分布且他们都服从标准正态分布,则X^2/(X^2+Y^2)的期望是多少

因为X^2/(X^2+Y^2)+Y^2/(X^2+Y^2)=1所以E[X^2/(X^2+Y^2)]+E[Y^2/(X^2+Y^2)]=E(1)=1因为X、Y服从相同的分布,且相互独立,所以:E[X^2

两个独立随机变量X∈[a,b] Y∈[c,d].X、Y概率密度已知且都是均匀分布,求Z=XY分布密度

首先f(x,y)=1/(b-a)(d-c)(a<=x<=b;c<=y<=d)    =0elseFz(z)=P(XY<=z)(情况

设X~N(1,2),Y服从参数为3的泊松分布,且X与Y独立,求D(XY)

X~N(1,2)则E(X)=1,Y服从参数为3的泊松分布,则E(Y)=3;E(Y^2)=3^2+3=12;E(X^2)=1;D(xy)=E[(xy)^2]-E^2(xy)=E(x^2y^2)-E^2(

随机变量X,Y独立且同分布.服从于N(0,1/2).求|X-Y|的期望与方差

Z=X-Y服从N(0,1).E(|Z|)=(2/√2π)∫ze^(-z^2/2)dz=√(2/π)E(|Z|^2)=E(Z^2)=D(z)=1D(|z|)=1-2/π