二维随机变量商的分布
答：两个随机变量的和与商的分布函数与密度函数一、两个随机变量的和的分布设（X，Y）的联合密度函数为f（x，y），现求Z=X+Y的概率密度。令，则Z的分布函数为：（1.1）固定z和y对积分作换元，令，得（1.2）于是（1.3）由概率论定义，即得Z的概率密度为注意：积分限为−∞到+∞（1.4...
答：F分布的概念如图所示
答：数据分布，如同一幅画卷，描绘着数据的宇宙，它以直观的形式揭示了每个数值在整体中的分布格局。理解这些分布，是解锁数据背后秘密的关键。我们先从基本概念说起：随机变量，如同自然界中千变万化的元素，可分为离散和连续两种类型。离散型随机变量，如商品数量和人口总数，包含柏努利、二项、几何和泊松等，...
答：机变量服从二项分布数学期望等于np。随机变量服从二项分布可用公式E(X)=np，D(X)=np(1-p)计算期望和方差，如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一—列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间。离散型随机变量的一切可能的取值x；与对应的概率p（x；）乘积之和称为该离散型随机变量的数学...
答：考虑一组独立的随机变量 ，满足 ，即每个 均服从成功概率 的伯努利分布。令 ，即 是 100 次独立重复试验中成功的次数。根据定义， 服从二项分布。最后看看实际计算总需求时的效果：附上卷积定理的简单推导：考虑函数 和 ，以及它们的卷积 。 和 的傅里叶变换分别...
答：正态分布（也称为高斯分布）是一种常见的连续概率分布，其计算公式可以表示为：f(x) = (1 / (σ * √(2π))) * exp(-(x - μ)² / (2σ²))其中，f(x) 是概率密度函数（Probability Density Function, PDF），表示随机变量 X 取值为 x 的概率密度。μ 是正态分布的均值...
答：F分布是两个卡方分布的商，即：，n1和n2称为第一和第二自由度 1. F分布的倒数的第一第二自由度刚好相反的F分布 设 相互独立的服从 的随机变量，其中 分别为样本的均值和方差。则：1. 2. 3. 4. 5. 6. 设 服从 ； 服从 ，所有样本相互独立...
答：又叫做0-1分布，指 一次 随机试验，结果只有两种。也就是一个随机变量的取值只有0和1。 记为: 0-1分布 或B(1,p)，其中 p 表示一次伯努利实验中结果为正或为1的概率。 概率计算： P(X=0)=p0 P(X=1)=p1 期望计算： E(X)=0 P0+1 P1=P1 表示n次伯努利实验的结果。
答：设x为电器商每月初购进的冰箱的台数，依题意，只需考虑1≤x≤12的情况．设电器商每月的收益为y则y是随机变量ξ的函数，且y＝300x (ξ≥x)300ξ?100(x?ξ) (ξ＜x).于是电器商每月获益的平均数，即为数学期望Ey=300x（Px+Px+1+…+P12）+[300-100（x-1）]P1+[2×300-100（x-...
答：随机变量的独立性和不相关的常用二维随机变量分布的两个或多个随机变量的简单函数的分布 考试要求 1。理解多维随机变量的概念和性质的理解多维随机变量的分布的概念。了解两维离散随机变量的分布,边缘分布和条件分布的概率,理解的两维连续随机变量的概率密度,边缘密度和条件密度,将寻求与该二维相关联的事件的概率随机...
网友评论：
喻霭19847486105：
二维随机变量的概率分布 -
52474毕寿
： 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
喻霭19847486105：
二维随机变量例题详解 -
52474毕寿
： (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
喻霭19847486105：
二维随机变量的分布函数怎么求 -
52474毕寿
： 随机过程的一维分布函数和一维概率密度函数称为X(t)随机过程的一维分布函数.其中p[]:表示概率;如果存在:则称其为X(t)的一维概率密度函数.随机过程的n维分布函数和n维概率密度函数称:为X(t)的n维分布函数.如果存在:则称其X(t)为的n维概率密度.如果对于任何时刻和任意n=1,2……都给定了X(t)的分布函数或概率密度,则认为X(t)的统计描述是充分的.
喻霭19847486105：
二维随机变量函数的分布中商的分布不会考吧? -
52474毕寿
： 数一有这题,先求联合概率密度,一班都是独立的概率密度直接相成就行,然后求X/Y的分布用图型求,然后求导求概率密度就行了,不是很难,是基本题
喻霭19847486105：
二维随机变量的分布函数是当0<x<y时为xe∧( - y),其他为0.求二维随机变量的分布函数..这种 -
52474毕寿
： f(x,y)=xe^(-y),0当0F(x,y)=P(X<=x,Y<=y)=∫∫xe^(-y)dxdy=∫(0,x) xdx∫(x,y) e^(-y)dy=1-(x+1)e^(-x)-x^2/2*e^(-y) 当0F(x,y)=P(X<=x,Y<=y)=∫∫xe^(-y)dxdy=∫(0,y) xdx∫(x,y) e^(-y)dy=1-(y+1)e^(-y)-y^2/2*e^(-y) 当x,y取其它值时, F(x,y)=0最后把这些情况写到一起就ok了解毕
喻霭19847486105：
二维随机变量 -
52474毕寿
： 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
喻霭19847486105：
二维随机变量及其分布 用到高数什么知识 -
52474毕寿
： 有联合密度函数f(x,y) 边缘密度函数fx(x)=∫(全实数轴)f(x,y)dy fy(y)=∫(全实数轴)f(x,y)dx 条件密度函数f(x|y)=f(x,y)/fy(y) f(y|x)=f(x,y)/fx(x) 若求某随机变量U=G(X,Y)的分布函数 ∫∫f(x,y)dD D∈(G(X,Y)
喻霭19847486105：
二维随机变量函数的分布问题 -
52474毕寿
： 设Y=min{X1,X2} F(y)=P(Y=1-[1-P(X当y≤0时F(y)=0 当y>0时F(y)=1-e^(-2y)则min{X1,X2}服从参数为2的指数分布.
喻霭19847486105：
二维随机变量及其联合概率分布 -
52474毕寿
： 由设X和Y相互独立,可得P(X=xi,Y=yj)=pi*pj,可得y1 y2 y3 P(X=xi)=Pi x1 1/24 1/8 1/12 1/4 x2 1/8 3/8 1/4 3/4 P(Y=yj)=Pj 1/6 1/2 1/3 1 解毕
