随即变量相互独立且都服从标准正态分布,则下列选项不正确

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/27 05:38:53
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

X Y是独立变量 且都服从标准正态分布 求E{X^2/(X^2+Y^2)}

2X^2/(X^2+Y^2)服从F(1,2)所以,所求期望为F(1,2)的期望的一半.

设X,Y相互独立,且都服从标准正态分布,则Z=X/根号下Y^2服从( ) 分布,并写出分布的参数

Z的分布叫做瑞利(Rayleigh)分布,具体求法:f(x,y)=[1/(2πσ^2)]*e^-[(x^2+y^2)/2σ^2]当z=0时,有:F(z)=∫∫f(x,y)dxdy,其中积分区域为x^2

求数学高手解答 X Y是独立变量 且都服从标准正态分布 求E{X^2/(X^2+Y^2)}

由于:X与YN(0,1),且相互独立,因此:E{X²/(X²+Y²)}=1/2.

设随机变量X与Y都是相互独立,切都服从标准正态分布,则,2X-Y+1服从什么分布,

依然正态分布 +1的话只是平均值+1,不影响方差图片来自维//……基,不添加链接了以防答案被吞

已知随即变量XY相互独立,并且满足正态分布.求D(XY)

随极变量X,Y相互独立-->X,Y不相Z=XY-->E{Z}=E{XY}=E{X}E{Y}D(XY)=E{(Z-E(Z))^2}=E{Z^2}-E{Z}E{Z}=E{X^2}E{Y^2}-E{X}E{

随机变量X1,X2……Xn均服从标准正态分布且相互独立,记X(1)=minXi(1

为了方便令F(X1)=ф(X(1)))F(X1)=1-(1-F(X1))^nf(x1)=n*((1-F(x1))^(n-1))*F'(x1)E=ф(X(1)))*f(x1)从负无穷到正无穷的积分积分符

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

X,Y相互独立.他们都服从标准正态分布N(0,1).证明Z=X^2+Y^2服从λ=1/2的指数分布

有没有学过特征函数?没有的话很难解释...第一问服从自由度为2的卡方分布,也就是Gamma(1,1/2)分布,写出密度函数就是指数分布第二问用正态分布线性组合性质直接就有了,用特征函数很好解释

随机变量x相互独立且服从标准正态分布,(x1-x2)/√(x3^2-x4^2)服从什么分布 答案是t(2)

x3^2+x4^2服从卡方(2)(x1-x2)服从N(0,2)根据t分布定义[(x1-x2)/√2]/√(x3^2+x4^2)/2=(x1-x2)/√(x3^2+x4^2)服从t(2)

概率论,X,Y相互独立,且都服从[0,1]上的均匀分布

选AA选项:既然xy相互独立且均匀分布,那么(x,y)也服从区域[0,1]的均匀分布就好比你用铅笔在[0,1]这条直线上随意划点和你在边长为1的正方形内随意划点,他们都是均匀分布的B选项明显不对,当x

设随即变量X与Y相互独立,都服从正态分布.其中X~N(3,5),N(7,20).计算概率P(X+Y

楼主先要知道一个公式,如不会这个公式没法算.那就是:如果X和Y相互独立,那么正态公布对两个参数有可加性.已知:N(3,5),N(7,20).那么X+Y有,N(μ1+μ2,σ1(2)+σ2(2)),我解

两个变量都服从标准正态分布,方差不同,独立吗

两个变量都符合标准正态分布了.怎么个就方差不同呢?标准正态分布N(0,1),期望E=0,方差D=1也就说,两个变量都符合标准正态分布了,就期望和方差都相同了.叫同分布.楼主的问题应该是,两个变量都符合

X与Y是两个相互独立同分布且他们都服从标准正态分布,则X^2/(X^2+Y^2)的期望是多少

因为X^2/(X^2+Y^2)+Y^2/(X^2+Y^2)=1所以E[X^2/(X^2+Y^2)]+E[Y^2/(X^2+Y^2)]=E(1)=1因为X、Y服从相同的分布,且相互独立,所以:E[X^2

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: