x服从正态分布n(1,2*),则p(1-搜答案-拍题作业网

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

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

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)

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}

回答：设他们的概率密度分别是f(x)和f(y),分布函数分别是F(x)和F(y).那么f(x=1)≠f(y=3).注意不等号“≠”.但是F(x=1)=F(y=3).注意等号“＝”.一个变量X的概率“密

z由x与y表示,x、y服从二维正态分布,从而x、z服从二维正态分布.对于二维正态分布来讲,不相关与独立是等价命题,所以由不相关直接推出两者独立.

因为E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0,var(X-Y)=var(X)+var(Y)=1.

Z应满足N(aμ1+bμ2,a^2σ21^2+b^2σ22^2+2ρabσ21σ22)概率论与数理统计的书里有相关定理的.

X~N（0,1）则Y=X^2~~卡方分布X^2(1)所以EX^2=1E(X^4)=DY+(EY)^2=2+1=3E(X^3)=0.pdf概率密度函数关于y对称.当然,也是可以像沙发同志那样做.不过有点

正态分布的线性函数还是正态分布E(Y)=E(1-2X)=1-2EX=1D(Y)=D(1-2X)=4D(X)=4故Y~N(1,4)

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

N(1,4)所以P(-1

单个个体的值的样本服从正态分布N(μ,σ2)啊,因为是从这个总体中找的X呀.

P{|X|≤1}=P{－1≤X≤1}=P{－1-1≤X-1≤1-1}=P{－2≤X-1≤0}=P{－2/5≤(X-1)/5≤0}=Φ（0.4)-0.5

P{|X|≤1}=P{-1≤X≤1}=P{(-1-2)/5≤(X-2)/5≤(1-2)/5}=P{-3/5≤(X-2)/5≤-1/5}=Ф(-0.2)-Ф(-0.6)=1-Ф(0.2)-1+Ф(0.6

这是随机变量的标准化啊,X*的标准化随机变量等于X*减去它的数学期望的差除以它的均方差,即[X*-E(X*)]/[D(X*)]^½=(X*-μ)/[σ^2/n]^½=(X*-μ)/

从正态分布的参数可以知道这个分布的均值是3所以p（2

由X~N(2,4),得Y=(X-2)/2~N(0,1),因此P(X