设随机变量X服从正态分布,Y服从均匀分布U(-h,h),XY相互独立

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/24 10:03:21
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

概率论中的问题设随机变量X ,Y均服从标准正态分布则 其中有选项A .X+Y服从正态分布,该选项错误,请问为什么?

你好!定理是当X与Y独立时,X+Y服从正态分布,而当X与Y不独立时,X+Y不一定服从正态分布。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!

设随机变量X和Y都服从标准正态分布,则(  )

对于选项(A):两个随机变量X和Y都服从标准正态分布,但它们的和不一定服从正态分布,因为X和Y不是相互独立的.倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布为正态分布,则可以推出X+Y服从正态分布,否则不一定

概率论与数理统计设随机变量X服从正态分布N(0,1),Y服从正态分布N(0,1),且X,Y相互

设A=E(X^2/(X^2+Y^2)),B=E(Y^2/(X^2+Y^2)),A+B=1,A-B=0.所以...A=0.5

设二维随机变量(X,Y)服从二维正态分布,求(X,Y)的联合概率密度函数f(x,y)

套公式即可.σ1^2=DX=16,σ2^2=DY=25.ρ=Cov(X,Y)/(σ1σ2)=0.6,√(1-ρ^2)=0.8.f(x,y)=(1/32π)e^{(-25/32)[x^2/16-3xy/

设随机变量X和Y都服从正态分布,则(X,Y)一定服从二维正态分布吗?

不独立的话,函数形状在三维空间就不是那种草帽型扩散的函数相互独立联合密度里新的指数是-{(x-u1)^2/o^1+(y-u2)^2/o2^2}(x,y)在圆心为(u1,u2),双轴比例为o1,o2的所

设随机变量X服从正态分布,且X~N(-3,4),则连续型随机变量Y=()服从标准正态分布N(0,1)

Y=(X+3)/2由X~N(-3,4)知,μ=-3,σ=2.则Y=(X-μ)/σ=(X+3)/2服从标准正态分布N(0,1)

设随机变量X 服从正态分布 N(μ,σ^2),y=ax+b 服从标准正态分布,则a=?,b=?

YN(0,1)则:EY=aEX+b=aμ+b=0DY=a²DX=a²σ²=1a=1/σb=-μ/σ或者将X标准化Y=aX+b=X-μ/σN(0,1)判断出a=1/σb=-

设随机变量X服从正态分布N(u1,a1^2),Y服从正态分布N(u2,a2^2),且P{IX—u1IP{IY—u2I

把正太分布化为标准正太分布就可以解决了,答案是A再问:�Ҳ���ת���������鷳���������ֱ�Ӱ���Ľ�������ͼҲ����Ŷ��ʮ�ָ�л��再答:{��x-��1��/��1}

设二维随机变量(X,Y )服从二维正态分布N(0,0,1,1,0)求P(X+Y0)

X,N(0,0,1,1,0)说明X,Y独立同分布N(0,1)fX(x)=φ(x).P(X+Y0)=P(X>0,Y>0)+P(X

随机变量X服从正态分布N(u1, ),Y服从正态分布N(u2, ),X与Y独立,则X+Y服从

(u1+u2,σ1^2+σ2^2)^代表平方哈,这是正态分布的可加性吧再问:那X-Y呢?谢谢你啊,要考试了其实是想知道X+Y与X-Y的方差相不相等。麻烦帮个忙再答:相等的,当X,Y不独立,D(X+(或

请问随机变量X服从正态分布

就是满足正态分布的性质.

设随机变量X与Y独立,且X服从均值为1、标准差(均方差)为2的正态分布,而Y服从标准正态分布.

由已知X服从均值为1、标准差(均方差)为2的正态分布,所以X−12~N(0,1),E(X)=1,D(X)=2;由Y服从标准正态分布,所以:Y~N(0,1),E(Y)=0,D(Y)=1;又X、Y相互独立

相互独立随机变量X,Y,服从正态分布N(0.1)

1fX(x)=(1/√2π)e^(-x^2/2)fY(y)=(1/√2π)e^(-y^2/2)因为x,y独立,所以联合概率密度所以fXY(x,y)=fX(x)fY(y)=(1/2π)e^[-(x^2+

概率论求解答.设随机变量X服从标准正态分布,求随机变量Y=1-2|X|的分布密度.

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

设随机变量X与Y独立,X服从正态分布N(μ,σ^2 ),Y服从[-pi,pi]上的均匀分布,求Z=X+Y的密度函数

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)

设x,y分别服从正态分布,那么(x,y)是二维随机变量吗?

/>答案是B.X,Y分别是随机变量,(X,Y)是一个把样本空间映射到实数平面的函数.它是一个二维随机变量.D是错误的.A,B,C的区别在于(X,Y)的分布是不是二维正态分布.我们只需举两个例子就可以说