二维联合分布的数学期望
答：从题设易知X与Y独立,且X与Y的联合概率密度为f(x,y)=1/2, 0<x<1,0<y<2 0, 其他 g(x,y)=xy EXY=∫∫g(x,y)f(x,y)dxdy=∫[0->2]∫[0->1] xy*(1/2)dxdy =∫[0->2] (y/4) dy =1/2
答：如果将二维随机变量(X,Y)看成是平面上随机点的坐标，那么分布函数F(x,y)在(x,y)处的函数值就是随机点(X,Y)落在以点(x,y)为顶点而位于该点左下方的无穷矩形域内的概率。在概率论中, 对两个随机变量X和Y，其联合分布是同时对于X和Y的概率分布。
答：如果不独立,可以用定义计算：先求出X、Y的联合概率密度，再用定义。或者先求出Cov(x，y)再用公式 Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)*E(Y)，D（X±Y）=D（X）+D(Y)±2*Cov(X，Y)。性质：数学期望E(x)完全由随机变量X的概率分布所确定。若X服从某一分布，也称E(x)是这一分布的数学期望。E(...
答：性质：∑（cx）=c∑x,c为常数。2、 数学期望E的运算公式和性质：公式：如果X、Y独立,则：E(XY)=E(X)*E(Y)。如果不独立,可以用定义计算：先求出X、Y的联合概率密度，再用定义。或者先求出Cov(x，y)再用公式 Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)*E(Y)，D（X±Y）=D（X）+D(Y)±2*Cov(...
答：先写出联合概率密度，套公式表示数学期望，解二重积分
答：两点间距离的数学期望为E(x)=∫xf(x)dx=L/3，方差为D(x)=E(x^2)-E(x)^2=L^2/18。解：本题利用了数学期望和方差的性质求解。分布函数为F(x)=2x/L-(x/L)^2 分布密度函数为f(x)=2/L-2x/L^2 故期望为E(x)=∫xf(x)dx=L/3 方差为D(x)=E(x^2)-E(x)^2=L^2/18 ...
答：边缘概率密度公式 f(x)=联合密度函数对y的积分 因为E(Y)是个常数，它代表均值，对于给定的概率分布，其均值是固定的，可以看成常数a => E{aX}=aE(X)=E(X)E(Y) XY不独立也成立的。连续型的期望就是一个积分，积分运算是线性的，也就是说两项和的积分等于两项分别积分后的和。∫(A+B) ...
答：在(X，Y)的联合分布表中，将每一行对各列求和，得到X的边缘分布(1，2，3)。类似地，可以得到关于Y的边缘分布的数学期望。
答：设 X（t），Y（t）（t∈T）是两个随机过程，则称{（X（t），Y（t）}T，t∈T}为二维随机过程。对于任意的m≥1，有t1，t2，…，tm∈T，t1′，t2′，…，tn′∈T，作m+n维随机矢量（X（t1），X（t2），…，X（tm））的联合分布函数：地下水系统随机模拟与管理 称为二维随机过程（X...
答：P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2...
网友评论：
茹姚15869799217：
联合概率期望怎么求联合概率的期望,今天遇到这样一题,怎么的不会求,觉得答案不对 A/B RB=0.4 RB=0.2 RB=0 RA=0.2 0.15 0 0 RA=0.15 0 0.6 0 RA=0.... -
17411琴可
：[答案] 我算出来的也是0.03 根据定理:设二维离散随机变量(X,Y)的联合分布律为P(X=xi,Y=yj)=pij,i=1,2,...;j=1,2,...,g(x,y)是实连续函数,且级数 ∑∑g(xi,yj)pij 绝对收敛,则随机变量函数g(X,Y)的数学期望为 E[g(X,Y)]=∑∑g(xi,yj)pij 这道题就可以这么解 0.4*0...
茹姚15869799217：
二维正态分布的期望和方差公式
17411琴可
： 二维正态分布的期望公式:数F(X)=1/(√2π)T,方差公式:f=T*E^h.二维正态分布,又名二维高斯分布(英语:Two-dimensionalGaussiandistribution,采用德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯的名字冠名),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布.在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等.期望值是该变量输出值的平均数.期望值并不一定包含于变量的输出值集合里.
茹姚15869799217：
设随机变量X,Y的概率分布相同,X的概率分布为P(X=0)=13,P(X=1)=23,且X,Y的相关系数ρXY=12.(1)求二维随机变量(X,Y)的联合概率分布;(2)求概率P... -
17411琴可
：[答案] (1)由于X,Y的概率分布相同,故:P(X=0)=13,P(X=1)=23,P(Y=0)=13,P(Y=1)=23,显然:EX=EY=23,DX=DY=29,相关系数:ρXY=12=COV(X,Y)DXDY=E(XY)−EXEYDXDY=E(XY)−4929,所以:E(XY)=59.而...
茹姚15869799217：
数学期望怎么求? -
17411琴可
： 数学期望求法: 1、只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 即可. 2、如果X是离散型随机变量,它的全部可能取值是a1,a2,…,an,…,取这些值的相应概率是p1,p2,…,pn,…,则其数学期望E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)+…; 如果X是连续型随机变量,其概率密度函数是p(x),则X的数学期望E(X)等于 函数xp(x)在区间(-∞,+∞)上的积分. 主要就是这两种.希望帮到你 望采纳 谢谢 加油
茹姚15869799217：
设二维随机型变量(X,Y)的联合概率密度为:f(x,y)=k,0
茹姚15869799217：
常见分布的数学期望和方差 -
17411琴可
：[答案] 常见的有正态分布,二项分布,指数分布,均匀分布 正态分布N~(a,b) EX=a DX=b 二项分布B~(n,p) EX=np DX=np(1-p) 指数分布λ EX=λ分之一 DX=λ^2分之一 均匀分布 在(a,b)之前的范围 EX=2分之a+b DX=(b-a)^2\12
茹姚15869799217：
设多项分布随机向量(n11,n12,n21,n22)~M(40,0.2,0.3,0.2,0.3),则 - 上...
17411琴可
： 不是 ! 它反映随机变量平均取值的大小.数学期望反映的是随机变量的所有取值点的加权平均值.
茹姚15869799217：
01分布的期望和方差
17411琴可
： 01分布的期望是p,期望表示为E(x).方差是p(1-p),方差表示为D(x).方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量.概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度.在概率论和统计学中,一个离散性随机变量的期望值(或数学期望、或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和.换句话说,期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值.
