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X~U分布
已知随机变量X1
X
2X3...Xn相互独立同
分布
数学期望
u
方差西塔方则?求大...
答:
利用方差公式先求出Xi平方的期望,再由性质求出图中变量的期望。
设总体
x
服从正态
分布
n x1,x2,x3,xn 是它的一个样本,则样本均值a服从什 ...
答:
正态
分布
的规律,均值
X
服从N(
u
,(σ^2)/n)。因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N(u,σ^2),正太分布可加性X1+X2...Xn服从N(nu,nσ^2)。均值X=(X1+X2...Xn)/n,所以X期望为u,方差D(X)=D(X1+X2...Xn)/n^2=σ^2/n 均值是表示一组数据集中趋势的量数,是指在...
x
~N(0,1),y~N(0,4),相关系数p=1/2,则
U
=2X-Y服从什么
分布
?
答:
依然是正态
分布
N(μ,δ²)。其中,μ=2E(
X
)-E(Y)=0,δ²=4D(X)+D(Y)+2*2*(-1)*ρ*[D(X)*D(Y)]^(1/2)=4+4-4=4。即
U
~N(0,4)。供参考。
二维随机变量(
U
,V)服从二维正态
分布
,
X
=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态...
答:
首先,什么叫二维正态
分布
。2个高斯随机变量放在一起,叫高斯向量。何为2维,指的是两个向量关于实数域线性无关。(等价于covariance非退化)现在已知(
U
,V)线性无关,问经过一个线性变换后是否相关,明白了么?
设X1
X
2……Xn为总体N(
u
,1)的一组样本, 样本最小取多少 可以使得E(X...
答:
我们要确定样本大小n,使得E(
X
(平均)-
u
)≤ 0.1。首先需要明确,E(X(平均)-u)表示的是样本均值X(平均)与总体均值u之间的差的期望值。对于正态
分布
N(u, 1),总体均值u和方差1已知。对于样本均值X(平均),我们知道其期望值为E(X(平均)) = u,方差为Var(X(平均)) = σ^2...
设X1,
X
2.Xn是来自均匀
分布
总体
U
(0,c)的样本,求样本的联合概率密度_百度...
答:
均匀
分布
的总体
U
的概率密度为 f(
u
) = 1/c .总体U的独立样本X1,
X
2,...,Xn的联合概率密度为:f*(x1,
x
2,...,xn) = Πf(xi) = 1/(c的n次方)
...Y)服从矩形区域D={(
x
,y)|0≤x≤2,0≤y≤1}上的均匀
分布
,记...
答:
请看我给你附的图片。在相应的区域内,(
U
,V)取相应的取值。由于(
x
,y)在矩形区域内随机
分布
,我们可以得到这样的结论:(U,V) = { (0,0) 1/4 (1,0) 1/4 (1,1) 1/2}
设随机变量
X
服从均匀
分布U
[-2,2],则Y=|X|的概率密度为FY(y)=? 答案...
答:
FY(y)=P(Y≤y)=P(
X
的绝对值≤y)=P(-y≤
x
≤y)=y/2(0<y<2),1(y≥2)FY(y)=P(Y≤y)的概率密度为f(y)=1/2(0<y<2),0,0其他
已知随机变量(
X
,Y)~N(0,0;1,1;0.5),
U
=max{X,Y},V=min{X,Y},则E...
答:
简单计算一下即可,答案如图所示
u
=2x-y,
x
服从均匀
分布
,y服从指数分布,求u的概率密度函数
答:
由题,设Y的概率密度为fY(y),
分布
函数为FY(y),由于
X
在区间(0,1)上的均匀分布∴Y=2X+1∈(1,3)∴对于任意的y∈(1,3),有FY(y)=P{Y≤y}=P{2X+1≤y}=P{X≤12(y?1)}=FX(12(y?1))∴fY(y)=fX(12(y?1))?12=12,1<y<30,其它∴fY(y)=12,1 ...
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