两个正态分布相减

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/17 18:00:41
两个独立正态分布随机变量的线性组合还是正态分布,为什么?

两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布,而二维正态分布的随机向量的线性组合还依然服从正态分布从而,……再问:为什么两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布再答:独立,联合概率密度等于

两个独立正态分布相减(u,d2)Y~(u,2d2)他的方差为多少我算是Z~(0,3d2)为什么考研数学1最后一题答案都是

如果你没写错题目的话,答案是错的,你是对的,因为方差值可以直接相加.为了验证这一点,我特意在SPSS上做了一个模拟实验:利用随机数发生器产生第一组正态分布的随机数X(共有10000个随机数),平均值设

两个独立的、服从正态分布的随机变量,它们的差的分布?

方差都是相加的.如果X,Y独立,一定有D(X±Y)=D(X)+D(Y)再问:会不会答案错了??按照相减计算会得出书后的答案再答:那有可能是答案错了,D(X±Y)=D(X)+D(Y)是独立的随机变量的方

求两个一维正态分布随机变量的联合分布,

若独立,相乘即可. 联合密度为:f(x1,x2)=N(1,1,10,3,0)=[1/(2π√10√3)]e^{(-1/2}[(x1-1)²/10+(x2-1)&su

概率论问题:如何证明两个分别满足正态分布的随机变量的联合分布满足二维正态分布?

正态分布的任意线性变换仍是正态分布,(X,Y)可以写成(U,V)线性变化形式,你给出的系数矩阵就是线性变换的系数矩阵

判定两个随机变量的正态分布关系

对于正态分布,其线性组合也是正态分布:N(0,1),N(1,1)所以:X+Y的分布是N(1,2),X-Y的分布是N(-1,2)所以只有D是正确的,-1是X-Y的期望,也就是正态分布图像的对称轴,是概率

matlab如何将两个不同的正态分布的概率密度函数画在同一张图上?

如果是指“在一个坐标中作两个图”,可以用holdonholdon;%%%%%图形可以叠加holdoff%%%%%关闭holdon命令,

正态分布

解题思路:关于高考解题过程:你好,正态分布是人教A版的一个高考考点,但是,北京高考会不会出现关于正态分布的题目,那就难说,所以既然是考点,就必须弄清楚。不过,正态分布这个考点比较简单,也好学。最终答案

matlab中产生两个服从标准正态分布随机数的操作

生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机数.基本语法和rand()类似.randn(5,1)%生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式randn(5)%生成5行5列的随机数矩阵randn([

问两个随机变量X,Y都服从正态分布.它们的和服从什么分布?

和依旧服从正态分布,这个是正态分布中的一个定理,具体你可以翻阅概率论与数理统计的书籍,如参见《概率论与数理统计》(何书元,北京大学出版社)正态总体那一章.

两个独立样本t检验,如果样本非正态分布怎么办?用spss

1.通过F检验可以看到方差是否相等,你说的对的,看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算,例如descpritivestatistics3.如果样本数量30以上,可以当作正态分布.如果是小

两个独立的正态分布相加减 得到的还是正态分布么

是的只有相互独立的时候相加减得到的才能是正态分布

概率论的,两个随机变量的相加减的公式,服从正态分布

E(X1-2X2)=E(X1)-2E(X2)=0D(X1-2X2)=D(X1)+4D(X2)=4+16=20X1-2X2~N(0,20)

两个正态分布相加相乘还是正态分布吗?与这两个正态分布是否有关呢

相加后仍然是正态分布,只是平均值和标准差可能会改变.相乘后应该就不再是正态分布了.与原来的两个正态分布当然有关.

两个变量都服从标准正态分布,方差不同,独立吗

两个变量都符合标准正态分布了.怎么个就方差不同呢?标准正态分布N(0,1),期望E=0,方差D=1也就说,两个变量都符合标准正态分布了,就期望和方差都相同了.叫同分布.楼主的问题应该是,两个变量都符合

两个相互独立但是相同的正态分布相减得到什么样的分布?

因为X,Y独立,所以Var(X-Y)=Var(X)+Var(Y)=2∑(∑^2)=2(∑^2)一般的,如果∑(大写,不是小写的σ)出现,它代表的就是方差阵:)

数学正态分布中的那两个字母怎么读

μ和σ吗?μ读作/mi/,σ读作/sigma/

概率统计中,两个随机变量乘积的正态分布为多少?如图

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.

两个正态分布相互独立是两个正态分布的线性函数也是正态分布什么条件

两个独立正态分布的随机变量的线性组合仍服从正态分布.这是二维正态分布的边缘分布(不需要独立)的线性组合服从正态分布的特殊情况.因为若X,Y服从相互独立的正态分布,则(X,Y)服从二维正态分布(密度函数