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E(Y|X)
为什么
E( Y| X)
=0。
答:
因为:ρxy=0,所以X与Y相互独立,又:X~N(1,4),Y~N(0,1),由正态分布的性质可得,X+Y也服从正态分布,由数学期望与方差的性质可得:E(X+Y)=E(X)+E(Y)=1,D(X+Y)=D(X)+D(Y)=5,故:X+Y~N(1,5),所以
E(Y|X)
=0.5。
数学期望
E(Y|X)
答:
E
[
Y|X
]=E[X1+X2+X|X]=E[X1+X2|X]+X=EX1+EX2+X=X+1
请问
E(Y|X)
和E(Y|X=x)有什么区别啊?
答:
前者是在
X
条件下取
Y
的期望,后者是在X=
x
条件下取Y的期望。X , Y 代表随机变量,各自可以有若干取值,x代表一个取值
...总体模型中被解释变量为什么用的是条件期望
E(Y|X)
而不是Y?_百度知 ...
答:
E(Y|X)
=βx+α 相对的,样本回归模型才是 Y=βx+α+ε 总体回归模型表示,若x变化1,Y的平均值变化β
若X与Y是相互独立的,证明
E(Y|X)
=E(Y).
答:
若X ,Y相互独立 则E(
XY
)=E(
X)E(Y
)E(YIX)=E(XY)/E(X)=E(Y)
e(xy)
和e(x,y)有什么区别
答:
e(
xy
)和e(x,y)的区别在于前者表示两个随机变量的期望值的乘积,而后者表示一个关于两个随机变量的函数的期望值。在概率论中,e(xy)表示随机变量X和Y的期望值的乘积。如果X和Y是独立的,那么e(xy)等于e(
x)e(y
),即两个期望值的乘积。这是因为独立的随机变量的联合概率分布可以分解...
E(X)
·E(Y)与E(
X)E(Y
)的区别?
答:
总的来说,E(X) · E(Y) 和 E(
X)E(Y
) 的主要区别在于它们所处理的随机变量之间的关系不同。如果两个随机变量之间没有依赖关系,那么它们的期望值的乘积就是 E(X) · E(Y)。如果两个随机变量之间存在依赖关系,那么它们的积的期望值就是 E(X)E(Y)。
二维离散型随机变量的
E(XY)
如何算?(X和Y不相互独立)
答:
具体回答如图:当随机变量的可取值全体为一离散集时称其为离散型随机变量,否则称其为非离散型随机变量,这是很大的一个类,其中有一类是极其常见的,随机变量的取值为一(n)维连续空间。
期望值
E(XY)
怎么求,X,Y不独立
答:
如果有联合分布律的话,
E(XY)
=(X1)* (Y1)*(P1)+ (X2)*
( Y
2)*(P2)+…以此联合分布表为例:
X、Y 的分布律如下,
E(XY)
怎么求
答:
解答方法如图所示:古典概率的基本特征 1、可知性,可由演绎或外推法得知随机事件所有可能发生的结果及其发生的次数。2、无需试验,即不必做统计试验即可计算各种可能发生结果概率。3、准确性,即按古典概率方法计算的概率是没有误差的。4、有限性。5、等可能性。
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