(X,Y)的分布函数为F(X,Y),则F(-无穷,y)等于多少

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/27 03:53:50
F(x)是X的分布函数,求随机变量Y=F(X)的分布函数.我现在求出了F(x),怎么求Y的概率密

对F(x)求导即可比如你的问题:f(x)=F'(x)=1/3·x^(-2/3)1再答:��ʮ���ѧ���飬רҵֵ��������������Ͽ��ҵĻش

联合分布函数F(x,y)=P(X

F(x,y)=∫(x,-∞)∫(y,-∞)f(u,v)dudv,同样F(x,∞)=∫(x,-∞)∫(+∞,-∞)f(u,v)dudvF(∞,y)=∫(+∞,-∞)∫(y,-∞)f(u,v)dudvF(

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)=(

设二维随机变量(X,Y)的联合分布函数为F(x,y),则(X,Y)关于Y的边缘分布函数FY(y)= )

AFY的计算是对x的密度函数从-无穷积到正无穷对分布函数来说就是取x=+无穷

设二维随机变量(x,y)的联合分布函数为 F(x,y)=a(b+arctan(x/2))(c+arctan(y/3))

给你个思路吧,这个不好打1)由F(无穷,无穷)=1,F(负无穷,负无穷)=0,F(负无穷,y)=0,F(x,负无穷)=0,可以解出abc2)对F(x,y)求x,y的混合偏导数,得出的结果就是f(x,y

【概率论题目求解】设二维随机向量(X,Y)的分布函数为F(x,y)=1-2^(-x)-2^(-y)+2^(-x-y)

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设F1(x),F2(x)分别为随机变量X,Y的分布函数,若F(x)=0.4F1(x)+kF2(x)也是某随机变量的分布函

若存在F(x)=0.4F1(x)+kF2(x),则在区间内存在一点,F(x)=F1(x)=F2(x),得F1(x)=F2(x)——①;F1(x)=0.4F1(x)+kF2(x)——②;解得:0.6F1

设随机变量x的概率密度为见图、 F(x)是X的分布函数,求随机变量Y=F(X)的分布函数

分位数变换,均匀分布再问:给定的f(x)怎么用?再答:取c属于(0,1)考虑P(Y

概率论分布函数e的分布函数为F(x)=1-(e的-Y次方),X>0.则E(e)=

密度函数f(x)=F'(x)=e^(-x)E(e)=∫xe^(-x)dx=-∫e^(-x)d(-x)=-e^(-x)|{x->∞,x->0}=0+1=1

设随机变量x服从参数为2的指数分布,随机变量Y=X^2,F(x,y)为(X,Y)的分布函数,求F(3,4).

这个题目没错F(3,4)=P{X≤3,Y≤4}=P{X≤3,X^2≤4}=P{-2≤X≤2}直接求结果,不要先求分布函数,那样很麻烦的

二维随机变量(X,Y)的分布函数为F(x,y),关于X和Y的边缘分布函数分别为FX(x)和FY(y),则max{X,Y}

根据分布函数定义分析如图,答案是B.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.

设连续型随机变量的密度函数为f(x),分布函数为F(x),求Y=1/X的密度函数

Y=1/X可以推出X=h(Y)=1/Yh的导数h'(y)=-1/(y^2)根据公式可以求出来Y的密度函数:g(y)=f(1/y)|h'(y)|=f(1/y)|-1/(y^2)|其中f是X的密度函数~希

设随机变量X的分布函数为F(x),密度函数为f(x)若X与-X有相同的分布函数,

正确的是:C1,f(x)不能F(∞)=1≠0=F(-∞)3,只剩下C

二维随机变量分布函数F(x,y)的问题.

为方便理解.假设F(x,y)有密度函数f(x,y).平面被x=x2,y=y2画成四块.F(x2,y2)是f(x,y)在其中的左下块区域的积分.类似的,有平面被x=x1,y=y2画成四块.F(x1,y2

联合概率密度函数设随机向量(X,Y)的分布函数为F(x,y)=A(B+arctan x/2)(C+arctan y/3)

F(-∞,y)=A*(B-π/2)(C+arctany/3)=0,B=π/2F(x,-∞)=A*(B+arctanx/2)(C-π/2)=0,C=π/2F(+∞,+∞)=A(B+π/2)(C+π/2)

已知随机变量X的分布函数为F(x),若y=g(x)是单调递减函数,则随机变量y=g(X)的分布函数G(y)=?

P(X≤x)=F(x)G(y)=P(Y≤y)=P(g(X)≤g(x))而g(x)是单调减,所以g(X)≤g(x)等价于X≥x于是G(y)=P(X≥x)=1-P(X再问:答案上为什么写的是1-F(g^(