X服从正态分布,-X是否服从相同的正太分布-搜答案-拍题作业网

在X与Y相互独立的条件下才可以说X-2Y也服从正态分布.其参数为（独立条件下）均值E（X-2Y）=EX-2EY=0方差D（X-2Y）=DX+4DY=10,即X-2Y服从N（0,10）

=NORMDIST(4,4,4,1)-NORMDIST(-3,4,4,1)

E(Y)=E(200X185)=2185,D(Y)=200²D(X)=100²,P{2070＜P＜2300}=P{(2070-2185)／100＜(Y-2185)／100＜(230

Cov(Y,X)=Cov(2X^2+X+3,X)=2Cov(X^2,X)+Cov(X,X)+0Cov(X,X)=Var(X)=1Cov(X^2,X)=E(X^2X)-E(X^2)E(X)=E(X^3)

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

应该是的

Y=(X-μ)/σ,则Y服从标准正态分布.

X服从正态分布,则X的平方服从卡方分布.

j-b检验,即雅克贝拉检验还有其他一些分布检验如卡方检验,K-S检验,都是用来检验分布的.游程检验也可以用来检验分布.

不对,应该是p{X>=-x}=p{X

1.独立的正态分布的联合分布也服从正态分布.2.没关系.3.去掉独立后,结论不成立.4.由分布密度来判断是否是二维正态分布.

卡方分布

(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

打开数据序列,在series窗口中依次点击view-descriptivestatistics&tests-histogramandstats出现的窗口右侧最下面有Jarque-Bera统计量和其对应

XY服从差方分布~你说的那个只能用二维分布率公式自己推了

就是满足正态分布的性质.

kolmogrovsmirnov检验就是一种拟合优度检验,不知道你的检验模型是什么再问：就是用的ks检验，只是分析出来我不懂怎么看这些参数来判断是否服从正态

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+

如图：

由X~N(2,4),得Y=(X-2)/2~N(0,1),因此P(X