二维随机变量公式
答：联合分布率：P(AB)=P(A)·P(B|A)(乘法公式)：设 的联合分布律为 , 则 的联合分布函数为 其中和式是对一切满足的 的 求和。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...
答：设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)称为：二维随机变量(X,Y)的分布函数，或称为随机变量X和Y的联合分布函数。随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) ...
答：联合分布和二维随机变量的期望用数学公式求。根据查询相关公开信息显示Ex等于Xk乘以Pk，k从1到无穷，根据公式即可求得联合分布和二维随机变量的期望。数学期望在概率论和统计学中是指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。
答：协方差计算公式为：COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y).随机变量X和Y的（线性）相关系数ρ(X,Y) =COV(X,Y)/(√D(X)*√D(Y)),所以答案为 8/(5*3) =8/15
答：假设有两个连续型随机变量X和Y，其联合概率密度函数为f(x,y)。定义它们的和函数为Z=X+Y，高函数为W=X/Y。现在需要求Z和W的概率密度函数。首先求Z的概率密度函数。可以使用卷积公式来求解。根据卷积公式，Z的概率密度函数f_Z(z)可以表示为：f_Z(z) = ∫f(x, z-x)dx 其中，x的取值范围...
答：假设X,Y是两个随机变量，F(X,Y)是它们的联合分布函数，f(x,y)是它们的联合概率密度函数。同时设边缘概率密度函数分别为P(x)，P(x)。首先，F(X,Y)=P(x<=X,y<=Y)，即，它表示的是一个点 (x,y)落在区域 {x<=X,y<=Y} 内的概率，那么写成积分的形式就是:F(X,Y)=∫[-infinity...
答：因为，(X，Y)是二维离散型随机变量 所以，xy也是离散型随机变量 先求出xy的概率分布列 再求xy的期望 比如 P(x＝0)＝1/2，P(x＝1)＝1/2 P(y＝0)＝1/2，P(y＝1)＝1/2 则，P(xy＝0)＝3/4 P(xy＝1)＝1/4 所以，E(XY)＝0×(3/4)＋1×(1/4)＝1/4 如果随机变量X的...
答：(2)∵fX(x)*fY(y)=2x≠f(x,y)，∴X、Y不相互独立。(3)∵0<x<1，-x<y<x，∴0<x+y<2x，即0<z<2x，0<x<1。∴F(Z=z)=P(0<z<2x)。∴由密度计算公式，有fZ(z)=F'(Z=z)=fX(z)*[dx/dz]=z/2，其中0<z<2。随机变量的性质 随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响...
答：D(y)=19/320。类条件概率密度是，假定x是一个连续随机变量，其分布取决于类别状态，表示成p(x|ω)的形式，这就是“类条件概率密度”函数，即类别状态为ω时的x的概率密度函数（有时也称为状态条件概率密度）。所以类条件概率密度是数学中较常用的数学方法。贝叶斯公式：1、贝叶斯分类器依据类条件...
答：根据连续函数型概率分布函数求其概率密度的公式“f(x,y)=∂²F(x,y)/(∂x∂y)”，∴f2(y1,y2)=∂²F(y1,y2)/(∂y1∂y2)=∂²F(y1/2,3y2)/(∂y1∂y2)*(1/2)*(3)=(3/2)f(y1/2,3y2)。∴k=3/...
网友评论：
戚购18963307482：
概率论中一维,二维随机变量的函数是怎么算的 -
50287西界
： 比如已经给了X的分布密度Fx(X)你对F求导得Px(X)然后给你Y=X+1 你先求Y的反函数然后 带到原本的分布函数与导数的绝对值中Py(Y)= Px(Y-1)*|1| 就可以得到Y的密度函数 --------------------------------------------------------------------- 对其求积分就是Y的分布函数了. 一维里 你就把给你的2ζ,-ζ+1等关于ζ的函数中的ζ当成另一个东西 比如Y 然后跟上面的一样据可以了还要再例题解释么?要的话你加我好友吧
戚购18963307482：
二维随机变量 -
50287西界
： 有了联合分布律,要想求期望,就要分别求出X的边际分布和XY的分布. 因为X的边际分布是:X 0 1 2P 0.4 0.3 0.3 所以E(X)=0*0.4+1*0.3+2*0.3=0.9. 对于XY,要分别讨论X,Y的取值.因为X=0,1,2, Y=1,2, 所以XY的可能值为0,1,2,4. 因此其分布律为:XY 0 1 2 4P 0.4 0.2 0.2 0.2 所以E(XY)=0*0.4+1*0.2+2*0.2+4*0.2=1.4
戚购18963307482：
二维正态分布的期望和方差公式
50287西界
： 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.
戚购18963307482：
二维连续型随即变量概率密度公式是σ^2 F(x,y)/σxσy=f(x,y),其中σ是什么意思谢谢 -
50287西界
： 是求偏导数的数学记号. σ^2 F(x,y)/σxσy表示对 F(x,y)先求关于x的偏导数,然后求关于y的偏导数.
戚购18963307482：
怎么求二维随机变量(X,Y) F(x,y)=A(B+arctanx/2)(C+arctany/3)A,B,C的值 -
50287西界
：[答案] 由F(-∞,y)=0,得A(B-π/2)(C+arctany/3)=0,B=π/2. 由F(x,-∞)=0,得A(B+arctanx/2)(C-π/2)=0,C=π/2. 由F(+∞,+∞)=1,得A(B+π/2)(C+π/2)=1,A=1/π^2.
戚购18963307482：
额█ 二维随机变量这个公式是怎么得到的【附图】
50287西界
： 楼主你既然都理解F(X1,Y1)=P{X<=X1,y<=Y1},你问的那个公式只是他的一点应用而已啊.X<=X1,y<=Y1不就是在坐标轴上表示是左下角的部分嘛
戚购18963307482：
怎么求二维随机变量的期望 -
50287西界
： 因为,(X,Y)是二维离散型随机变量所以,xy也是离散型随机变量先求出xy的概率分布列再求xy的期望比如P(x=0)=1/2,P(x=1)=1/2P(y=0)=1/2,P(y=1)=1/2则,P(xy=0)=3/4P(xy=1)=1/4所以,E(XY)=0*(3/4)+1*(1/4)=1/4这个例子比较简单,但方法是一样的如果还有问题,可以把原题发给我
戚购18963307482：
二维连续型随即变量概率密度公式是σ^2 F(x,y)/σxσy=f(x,y), -
50287西界
：[答案] 是求偏导数的数学记号. σ^2 F(x,y)/σxσy表示对 F(x,y)先求关于x的偏导数,然后求关于y的偏导数.
戚购18963307482：
随机变量和随机过程(一维,二维) -
50287西界
： (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.
戚购18963307482：
设二维随机变量(X,Y)在区域D={(x,y)丨x>=0,y>=0,x+y<=1}上服从均匀分布. 求(1)Z=X+Y的分布函数和概率密度 -
50287西界
： (x,y) = 1/2, x>0, y>0, x+y<1 Z=X+Y 公式: f(z) = (负无穷到正无穷积分) f(x,z-x)dx f(z)=(0 到 z 积分)(1/2)dx= (1/2)z, 0<z<1; =0, 其它 离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的.可以用来描述离散型随机变量的统计规律性,但分...
