xy独立同分布,且均服从指数,2x 3y-搜答案-搜搜做题作业网

几何分布期望为5的话,其参数p=1/5=0.2,对应单个随机变量方差DX=(1-p)/p^2=20从而DY=DX/n=20/n

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?

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

大哥是F分布的定义啊F(5,4)

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

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

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

应该是求X+Y的概率密度吧~∵X、Y相互独立∴X+Y仍服从正态分布∴E(X+Y)=EX+EY=0+0=0D(X+Y)=DX+DY=0.5+0.5=1∴X+Y服从N(0,1)分布,其概率密度函数为(设z

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

再问：求详解过程再答：

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.

E（x＋y）＝Ex＋Ey＝1＆＃47；5＋3＆＃47；5＝0．8D（x＋y）＝Dx＋Dy＋cov（xgy）＝1＆＃47；25＋9＆＃47；25＋cov（xrvzdy）需要知道xky的协方差2若相互独立

设u=x+y,v=x/(x+y),算u,v的联合分布之后再求边际分布.

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

X,Y服从正太分布N(0,1),因此P(X>0)=P(Y>0)=0.5P(XY>0)=P(X>0,Y>0)+P(X0)+P(X再问：X,Y服从正太分布N(0,1),因此P(X>0)=P(Y>0)=0.

解:设随机变量X的密度函数是:f(x),随机变量Y的密度函数是:f(y)因为他们互相独立,所以可以知道他们的联合密度函数:f(x,y)=f(x)*f(y)又f(y,x)=f(y)*f(x)所以f(x,

这是个著名的问题.也很有工程用途: 当一个二维信号联合正态时,幅值和相位是独立的.见图：

看教材吧,应该是例题

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(

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