已知v服从正态分布,求v^2的概率-搜答案-拍题作业网

亲.这是定义,当分布为正态分布时,二者就是等价的再答：根据你的表达式，xy也是正太，再答：不懂可以追问再问：只要是二维正态分布独立和不相关就一定等价？再问：那个行列式等于零XY就不是二维正态分布吗，能

当s>0时做变换s=x^2+y^2,t=x/y,求其反函数.反函数有两支：x=t*sqrt(s/(1+t^2)),y=sqrt(s/(1+t^2))以及x=-t*sqrt(s/(1+t^2)),y=-

(a^2-b^2)/(a^2+b^2)首先用相关系数的公式,分子的协方差把它写成4项,然后有两项相互抵消了,分子是两个方差开根号相乘,再利用方差的公式就可以得到.主要是用公式,没有什么技巧,做的时候注

是要积分么?标准正态分布的期望是0,方差是1如果是要积分的话你画一个积分符号然后等于0就可以了

晕,x,y是独立的,但u,v里都有x,所以u,v就不独立了,而是相关的,于是就有相关系数.而相关系数的公式在计算的时候,就和Du,Dv有关系,而Du,Dv又和Dx,Dy有有关系,所以,……再问：不是，

设Y的分布函数为F(y),X的密度函数为g(x)则F(y)=P(Y

E(X)=E(Y)=0,D(X)=D(Y)=4,E(X^2)=D(X)+[E(x)]^2=D(X)=4,E(Y^2)=4;E(U)=3E(X)+2E(Y)=0,E(V)=3E(X)-2E(Y)=0;D

解

首先,什么叫二维正态分布.2个高斯随机变量放在一起,叫高斯向量.何为2维,指的是两个向量关于实数域线性无关.(等价于covariance非退化)现在已知(U,V)线性无关,问经过一个线性变换后是否相关

EW=E(2X)+E(Y)=2EX+EY=1EV=EX-E(3Y)=-3DW=D(2X)+D(Y)+2cov(2X,Y)=4DX+DY+4*cov(X,Y)=37DV=DX+D(3Y)-2cov(X,

X~N（0,1）则Y=X^2~~卡方分布X^2(1)所以EX^2=1E(X^4)=DY+(EY)^2=2+1=3E(X^3)=0.pdf概率密度函数关于y对称.当然,也是可以像沙发同志那样做.不过有点

不知你能否看到图片.都写在图片里了.很久没做概率题了.

如果x~N(0,1)那么ax~N(0,a^2)再问：谢谢！那么如果已知X(n)是iidN(0,1)随机变量，Y(n)=A(0)X(n-0)+A(1)X(n-1)+A(2)X(n-2)。求Y(n)的概率

E（X）=∫(-∞,∞)e^y*(1/2π)^(1/2)*e^((y-u)/2)^2dy=e^(1/2+u)

不太懂联合概率分布的意思可能和我们教材不一样吧我只会求X2的方差为4.不好意思.没有期望怎么能求出F（X）的概率分布呢?

%%MonteCarlo方法Len=1e6;x1=2+rand(1,Len)*6;x2=2+randn(1,Len);x3=exprnd(3,1,Len);x=x1+x2.^2+x3.^2;count

再问：为什么那里要加绝对值？再答：公式。针对单调增和单调减

fY(y)=1/（2π）,y∈[-pi,pi],其他为0FZ(z)=P{Z再问：fZ(z)=∫(-π,+π)φ((z-y-u)/σ)/(2π)dy=[Φ((z+π-u)/σ)-Φ((z-π-u)/σ)

当然也可用辅助函数法(二重积分换元)直接得出倒数第三行的公式.