设随机变量 与 相互独立,且都服从参数为 的泊松分布,令 求 和 的相关系数 .

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/07 03:46:15
概率论正态分布设随机变量X、Y相互独立,且都服从正态分布N(1,2),则下列随机变量中服从标准正态分布的是A.(X-Y)

A-YN(-1,2)X-YN(0,2+2)=N(0,4)(X-Y)/2N(0,4/2^2)=N(0,1)选A再问:虽然看懂了...不过可以这么做的依据是什么啊?就是说,为什么可以对XY做运算?再答:这

设两个随机变量X,Y相互独立,且都服从均值为0、方差为12

令:Z=X-Y,则由于X,Y相互独立,且服从正态分布,因而Z也服从正态分布,且EZ=EX-EY=0-0=0,DZ=D(X-Y)=DX+DY=12+12=1,因此,Z=X-Y~N(0,1),∴E|X-Y

设随机变量X与Y相互独立,且都服从正态分布N(0,1),则P{max(X,Y)≥0}=______.

P{max(X,Y)≥0}=1-P{max(X,Y)<0}=1-P{X<0,Y<0}由于随机变量X与Y相互独立,所以:P{max(X,Y)≥0}=1−P{X<0}P{Y<0}=1−Φ2(0)=34.故

设随机变量X与Y相互独立且都服从正态分布N(μ,12),若P{X+Y≤1}=12,则μ等于(  )

设Z=X+Y,X、Y独立且都服从正态分布N(μ,12),Z也服从正态分布D(Z)=D(X)+D(Y)=1,E(Z)=μ+μ=2μZ~N(2μ,1)所以:Z-2μ~N(0,1)P(Z≤1)=P(Z-1≤

设两个随机变量X,Y相互独立,且都服从均值为0,方差为1/2的正态分布,求随机变量|X-Y|的方差.

分析:这个直接求,有直接定理E(X)=E(Y)=u=0Z=X-YE(|Z|)=(2/√2π)∫ze^(-z^2/2)dz=√(2/π)D(X)=D(Y)=1/2D(|X-Y|)=E(|X-Y|^2)-

设随机变量X,Y相互独立,且都服从[-1,1]上均匀分布,求X,Y的概率密度

你.有我当年风范f(x)={1/2-1再问:0,其他是什么意思啊直接在下面一行写就行了啊?再答:大括号把两行扩起来,就像我写的那样,扩两行,我这只扩了一行再问:能不能有点过程,我在考试啊,不能直接这样

设随机变量X,Y相互独立,且都服从两点分布B 则P(X=Y)=

P(X=Y)=P(X=0)P(Y=0)+P(X=1)P(Y=1)=1/9+4/9=5/9如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,再问:为什么这么算啊?再答:根据独立性。书上讲更全面一些,建议您看书。

设随机变量X与Y相互独立,且服从同一分布,X的分布律为

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

设随机变量x与y相互独立,都服从参数为1的指数分布,求P{X

对参数为入1,入2的两个指数分布X1,X2P(X1>X2)=入1/(入1+入2)1/(1+1)=1/2E(a),E(b)为例P(X>Y)∫(0~)∫(0~y)abe^(-ax-by)dxdy=∫(0~

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为3的泊松分布,证明X+Y仍服从泊松分布,参数为6

这个用泊松分布可加性来做,很简单X,Y相互独立且分别服从p(λ1),p(λ2)那么Z=X+Yp(λ1+λ2)参考资料里有他的证明

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为3的泊松分布,证明X+Y服从泊松分布,参数为6

要用到微积分吗?具体公式给下回答:=Σ(3^I*e^(-3)I/I!)(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!)=Σ(3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!)=Σ[

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为1的指数分布,求Z=2X+2Y的密度函数

把他们各自的密度函数写出来再一加就是e^-2(e^x-e^y)

设X与Y相互独立且服从N(0,0.5),证明X-Y是N(0,1)随机变量

因为X,Y独立的正太分布,所以他们的线性组合仍是正态分布D(X-Y)=DX+DY=1E(X-Y)=EX-EY=0所以有如题结果

设随机变量X与Y独立同分布,且都服从标准正态分布N(0,1),试证:U=X^2+Y^2与V=X/Y相互独立

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: