求y=2x的数学期望

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/18 08:05:46
求教一道统计学试题,已知随机变量X和Y的数学期望和方差依次为E(X)=2,E(Y)=5,D(X)=3,D(Y)=6,求W

E(W)=E(2X+3Y)=E(2X+3Y)=2E(X)+3E(Y)=19;同理有:E(Z)=-11;D(W)=D(2X+3Y)=E((2X+3Y)^2)-(E(2X+3Y))^2=E(4X^2+12

设随即变量X和Y相互独立,且都服从正态分布N(u,m^2),求max(X,Y)的数学期望 我需要答案,

是不是以x,y建立坐标轴,借助图像y>=x确定的呢……表示不知道答案不用谢

设随机变量X的概率密度为 f(x)=e^-x,x>0 求Y=2X,Y=e^-2x的数学期望

(1).EY=2E(X)=2(2)E(Y)=∫(-∞,+∞)f(x)e^(-2x)dx=1/3如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,

求随机变量|X|数学期望

老兄,解答在图片上,给你回答还真费劲啊

设随机变量x服从(0,1)上的均匀分布,求Y=e^X的数学期望和方差

XU(0,1)密度函数:等于:1当0再问:这是标准答案了吧?再答:按公式计算而得:若x的概率密度函数为f(x),那么随机变量x的函数g(x)的数学期望和方差分别为:E[g(x)]=∫g(x)f(x)d

随机变量X和Y的数学期望分别是—2和2,方差分别是1和4,而相关系数为-0.5,求X+Y的期望和方差

E(ξ+η)=E(ξ)+E(η).E(X+Y)=E(X)+E(Y)=0.X+Y的数学期望为0D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X,Y)ρXY=COV(X,Y)/√D(X)√D(Y),称为随机

设随机变量x服从(0,1)上的均匀分布,Y=e^x 求y的数学期望 和 方差

楼上方差错了方差(x*(e^x-1)^2在(0,1)上的积分)

大学数学期望与方差若(X,Y)服从二元正太分布N(-1,5,2,3,-0.5),试求Z=2X-3Y的数学期望与方差.

EZ=2EX-3EY=-17var(Z)=4var(X)+9var(Y)-12cov(X,Y)=4var(X)+9var(Y)-12ρ(var(X)var(Y))½=4×2+9×3-12×(

X服从二项分布,求X平方的数学期望

B(n,p),EX=np,DX=np(1-p)∵E【X²】=DX+(EX)²所以E【X²】=np(1-np)+(np)²再问:连续和离散随机变量都符合这个E【X

设随机变量X服从参数为1的指数分布,令Y=max(X,2),求Y的数学期望.求详解.

积分不知道怎么打积0-2就这么表示了(∫0-2)能看明白就行X的分布函数f(x)=e^(-x)(x>0)0(x2)(指数分布)∫f(x)dx/2(积分区间0-2)=(1-1/e^2)/2(2>y>0)

指数分布的数学期望 已知X服从参数为1的指数分布 Y=X+e^(-2X) 求EY与DY

提示:EY=E(X+e^(-2X))=EX+E(e^-2X)前面的EX=1,后面的式子根据期望的定义式.求出不理解,可以继续提问再问:指数的f(x)是什么?再答:x>0时f(x)=e^xx

设随机变量X与Y独立,N(μ1,σ1),N(μ2,σ2),求:随机变量函数Z=XY的数学期望与方差

由于X与Y独立,故期望E(Z)=E(XY)=E(X)E(Y)=μ1μ2;方差D(Z)=D(XY)=E(XY*XY)-E(XY)*E(XY);E(XY*XY)=E(X^2*Y^2),X^2与Y^2也独立

已知X和Y各自的数学期望以及他们各自平方的数学期望,求两变量乘积的数学期望

Exy=Ex^2+Ey^2+Ex+Ey前提是XY独立再问:是E(y^2)还是Ey^2再答:E(y^2)

设随机变量X和Y的数学期望分别为-2和2

切比雪夫不等式:设X的方差存在,对任意ε>0P{|X-EX|>=ε}

设X的概率分布为 ,求:1)Y=2X的数学期望; 2) 的数学期望.

Y=2X的数学期望E(2x)=∫2x*e^(-x)dxx∈(0,+∞)=-2x*e^(-x)-2e^(-x)代入积分区间(0,+∞)E(2x)=0+2=2第二问到底要求那个函数的数学期望?

随机变量X的数学期望

解题思路:本题主要充分理解正态分布的意义,u即是数学期望,也是正态分布密度函数的对称轴.解题过程:正态分布是连续型的随机变量,记作X-N(u,g2),其中u为期望,也是正态分布密度函数的对称轴,g2是

随机变量X在(-1,2)上服从均匀分布,求随机变量Y=|X|/X的数学期望E(Y)和方差D(Y).

Y=1当x大于0概率2/3Y=-1当x小于0概率1/3E(Y)=1*2/3+(-1)*1/3=1/3D(Y)=E(Y^2)-E(Y)^2=1-1/9=8/9

概率论 设随机变量服从参数为1的指数分布,令Y=max{X,2},求Y的数学期望

pdf(概率密度)fx=exp(-x)cdf(累计概率)Fx=1-exp(-x)那么x2的概率=exp(-2),反正是连续函数,等号无所谓E[Y]=p(x2)]=2-2exp(-2)+E[X(>2)]