作业帮x,y都服从正态分布,求z=min(x,y)的分布
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/29 16:42:41
用卷积公式求得Z的概率密度函数,配方太麻烦所以提到最前面写.与x无关的项作为“系数”提到关于X的积分外面,然后构造关于x的正太分布密度函数积分,积分结果=1,积分号以外的“系数”就是要求的结果,为目标
只需考察事件(X/Y0,X0,x=0,arctan(1/a)
问题1你计算一下Z的期望和方差就行因为正态分布两个参数的意义就是期望和方差,所以问一个随机变量是什么杨的正态分布其实就是问他的期望和方差是多少的问题问题2方差的性质如果XY相互独立则D（aX+bY）=
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
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.
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
联合密度函数f(x,y)=f(x)*f(y)=(1/2π)e^[-(x^2+y^2)/2]画图可知（X为纵坐标,Y为横坐标）是的Z
1.XY相互独立,相关系数r=02.E(Z)=E(2X+Y)=2E(X)+E(Y)=03.D(Z)=[(2X+Y)^2]=4D(X)+D(Y)+4E(X)E(Y)=4+1+0=54.N(0,5)5.f
并不是很确定这个答案,但是觉得是一个还算有道理的解释.方差=积分（积分（X^2+y^2)*pdf(x正太)*pdf(y正太)dx)dy(上面的式子是由方差的积分定义得到的）.由于xy相互独立,上面的积
(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
用分布函数法求概率密度F(z)=P(Z
FZ(z)=P{Z再问：可是答案是{Φ[(z+h-μ)/σ]-Φ[(z-h-μ)/σ]}/2h再答：我第一行做错了。FZ(z)=P{Z
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
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
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
如果X服从N(m,s*s),则z=(X-m)/s服从N(0,1).证明如下：设X服从N(m,s),其分布函数为F(y)=p(X
=NORMSDIST(1.85)=NORMSINV(0.49)=NORMDIST(9,5,62,TRUE)=NORMINV(0.83,5,42)=2*TDIST(9,14,1)=TINV(0.35,1
因为E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0,var(X-Y)=var(X)+var(Y)=1.
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)