二维随机变量举例
答:例如一种产品分为一等品(A1),二等品(A2),三等品(A3)和不合格品(A4),比率分别为0.15,0.70,0.10,0.05。则从该产产品种抽出N个(这N个为一个一个的独立抽出,且N远远小于总的数量),分别以X1~X4记为N个产品中一等品,二等品,三等品和不合格的个数,则可以X=(X1,……X4...
答:1.定义:对二维随机变量(X,Y)的分布函数F(x,y),如果 存在非负函数f(x,y),使得对任意x,y有 则称(X,Y)是二维连续型随机变量,称f(x,y)为(X,Y)的联合概率密度,记为 .(4)设G是平面上的某个区域,则 [注]这是计算概率,及求随机变量函数的分布的依据.设二维随机变量(X,Y...
答:最大值函数。举例, 如果二维随机变量(X,Y):取(1,2) ,(1,3),(2,2) ,(2,3)四对值,不妨设取到每个数对的概率都是1/4。则 M=MAX(X,Y) 可以取2,3 两个值。M=2对应于{(1,2),(2,2) };M=3对应于{(1,3),(2,3) } ...
答:随机变量是指随机事件的数量表现。例如一批注入某种毒物的动物,在一定时间内死亡的只数;某地若干名男性健康成人中,每人血红蛋白量的测定值。另有一些现象并不直接表现为数量,例如人口的男女性别、试验结果的阳性或阴性等,但我们可以规定男性为1,女性为0,则非数量标志也可以用数量来表示。这些例子中所...
答:1.统计学:二维离散型随机变量常用于描述两个相关变量之间的关系。例如,在医学研究中,可以使用二维离散型随机变量来表示患者的年龄和性别,以研究不同年龄段和性别的患者对某种治疗方法的反应。2.经济学:二维离散型随机变量可以用于描述经济模型中的不确定性。例如,在市场需求预测中,可以使用二维离散型...
答:X=2)=5/12 y的边缘分布律P(Y=-2)=1/3+1/4=7/12 P(Y=0)=1/4+1/6=5/12 (2) P(x=0,y=0)=1/4 而P(x=0)*P(y=0)=7/12*5/12=35/144 两者不相等 故x与y不独立 (3)P(x+y=0)=P(x=0,y=0)+P(x=2,y=-2)=1/4+1/4=1/2 ...
答:可以说二维随机变量 是一个特殊的二元函数,其定义域为样本空间 ,值域 。很重要的一点是首先确定其值域。n维随机变量的定义 :联合分布函数 :n维分布函数 :定理1 联合分布函数的性质:二维随机变量也分为离散型和非离散型,如果它取值于平面上的一些离散的点,就称为二维离散型随机变量。下面两图...
答:x+y的可能取值为:1,2,3 p(x+y=1)=0.3 P(x+y=2)=0.3+0.3=0.6 p(x+y=3)=0.1 Z=X+Y的概率分布为:Z 1 2 3 P 0.3 0.6 0.1
答:比如下图中的例子,不论(X,Y)是什么分布,U的取值 只能是1或0,所以U是离散型随机变量。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
答:P(Z=0)=P(x=0,y=0)=0.25 P(Z=1)=P(x=0,y=1)+P(x=1,y=0)=0.1+0.15=0.25 P(Z=2)=P(x=0,y=2)+P(x=1,y=1)=0.3+0.15=0.45 P(Z=3)=P(x=1,y=2)=0.05
网友评论:
皇鬼18821051017:
二维随机变量举个例子 -
34180杜炒
: 就是二维呗 有啥不能理解的 炮弹落在地上的坐标 抽取一个学生他的身高体重 湿度 气压等对温度的影响 是用来探究随机变量之间的某种特殊关系 需要把这些单个因素联系起来 探究关系 而不是抽出单个体因素 跟坐标类似
皇鬼18821051017:
二维随机变量例题详解 -
34180杜炒
: (1)x的边缘分布律P(X=0)=1/3+1/4=7/12 P(X=2)=5/12 y的边缘分布律P(Y=-2)=1/3+1/4=7/12 P(Y=0)=1/4+1/6=5/12 (2) P(x=0,y=0)=1/4 而P(x=0)*P(y=0)=7/12*5/12=35/144 两者不相等 故x与y不独立 (3)P(x+y=0)=P(x=0,y=0)+P(x=2,y=-2)=1/4+1/4=1/2
皇鬼18821051017:
用定义和例子解释统计学里面的随机变量是什么? -
34180杜炒
: 表示随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的变量(一切可能的样本点).例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等,都是随机变量的实例.
皇鬼18821051017:
设二维随机变量(X,Y)~N(4,9;1,4;0.5),求cov(X,Y),D(X+Y) -
34180杜炒
: (X,Y)~N(4,9;1,4;0.5)则EX=4,EY=9,DX=1,DY=4,ρ=0.5 所以cov(X,Y)=ρ√DX√DY=0.5*1*2=1 D(X+Y)=DX+DY+2cov(X,Y)=1+4+2*1=7 扩展资料 随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响,可能取各种不同的值,故其具有不确定性和随机性,但...
皇鬼18821051017:
随机变量和随机过程(一维,二维) -
34180杜炒
: (1)随机变量应该不难理解,随机过程就是一系列随机变量的有序排列(通常是按照时间顺序),这一系列随机变量满足某中规律 (2)随机变量好像没有1维或2维的说法 (3)对于平稳随机过程,其任意一个时间截点处的均值,和整个随机过程的均值相等.而非平稳过程则不一定.有规律可循的随机过程(这类随机过程包括几个大类,比如正态过程、独立增量过程等)可以求得其均值函数,从均值函数可以看出随机过程在不同的时间的均值是时间的函数.
皇鬼18821051017:
二维随机变量的概率分布 -
34180杜炒
: 可以这样理解 二维随机变量的概率分布不太好画,有以下性质: lim(x→-∞)F(x,y)=lim(y→-∞)F(x,y)=lim(x→-∞, y→-∞)F(x,y)=0 lim(x→+∞, y→+∞))F(x,y)=1 F(x,y)对于每个变量是单调不减函数 概率密度函数的性质之一: ∫∫(x: -∞→+∞, y: -∞→+∞)f(x,y)dxdy=1 由概率分布的定义容易得到这些性质
皇鬼18821051017:
二维随机变量问题 -
34180杜炒
: 因为X1,X2的所有可能取值只能是1和-1 所以要使X1X2=-1,只能一个取1,一个取-1,乘起来才能等于-1,因此有第一步 P{X1X2=-1}=P{X1=-1,X2=1}+p{X1=1,X2=-1} 然后利用独立性可知 P{X1=-1,X2=1}=P{X1=-1}P{X2=1} P{X1=1,X2=-1}=P{X1=...
皇鬼18821051017:
关于二维随机变量和任意两个随机变量间的一些疑问!!! -
34180杜炒
: 1:可以参考哲学概念中的同一概念 2:任意两个随机变量不能直接构成一个二维随机变量
皇鬼18821051017:
正负相关性举例 -
34180杜炒
: 刚学了概率论,二维随机变量(X,Y)的协方差COV(X,Y)比上X,Y的方差乘积的开方√DX·√DY得X与Y的相关系数ρ.可以证明ρ=1或-1的充要条件是存在常数a(a不等于0),使得P{Y=aX+b}=1.故当ρ=1时,Y随X增大而增大,X与Y线性正相关.同理当ρ=-1时,二者线性负相关. 结合了自己的理解回答的,数学符号用得不熟,见谅.
皇鬼18821051017:
正态分布的随机变量一定是不相关的吗 -
34180杜炒
: 如果X与Y都服从正态分布,则二维随机变量(X,Y)不一定服从二维正态分布, 有很多反例. 但如果X与Y都服从正态分布,且独立, 则二维随机变量(X,Y)一定服从二维正态分布.补:只举1个例子.取二维随机变量(X,Y)的的联合概率密...