二维随机变量求ex+ey
答：EX=（1+1/2-1/2-1)*1/4=0 EY=(1+1/4-1/4-1)*1/4=0 DX=(1+1/4+1+1/4)*1/4=5/8 DY=(1+1/16+1+1/16)*1/4=17/32 EXY=(1+1/8+1/8+1)*1/4=9/16
答：回答：EX=(1+1/2-1/2-1)*1/4=0 EY=(1+1/4-1/4-1)*1/4=0 DX=(1+1/4+1+1/4)*1/4=5/8 DY=(1+1/16+1+1/16)*1/4=17/32 EXY=(1+1/8+1/8+1)*1/4=9/16
答：设二维连续型随机变量(X,Y)的联合密度函数为p(x,y)，并且p(x,y)=2-x-y，p(x,y)=0。首先，由于p(x,y)是联合密度函数，因此对于任意的x,y，都有p(x,y)≥0。因此，对于任意的x,y，都有2-x-y≥0。接下来，我们可以列出方程组：2-x-y≥0 p(x,y)=0 将第一个方程带入第二个...
答：∴E(XY+1)=E(XY)+1=8/9+1=17/9。含义 则X为连续型随机变量，称f(x)为X的概率密度函数，简称为概率密度。单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的...
答：=> EY = 3/8 EX EY就是所求的2个边际期望 要求协方差，有公式 Cov(X, Y) = EXY - EX*EY 所以只要再求出EXY即可 EXY = ∫ dx ∫ p(x, y) dy 第一个积分上限1，下限0，第二个积分上限x，下限0 解得EXY = 1 所以 Cov(X, Y) = 1 - 3/4 * 3/8 = 23/32 ...
答：,XY不是相互独立。(3)EX=∑xipi=0.5,EY=∑yipi=0.9,DX=EX²-(EX)²=0.25,DY=EY²-(EY)²=0.69 (4)EXY=0.1+2×0.1=0.3,cov(X,Y)=EXY-EXEY=0.3-0.9×0.5=-0.15,ρXY=cov(X,Y)/√(DX)√(DY)=-0.15/(0.5×0.83)≈-0.361158 ...
答：^^设随机变量（X,Y)具有概率密度f(x,y)=1/8(x+y),0<x,y<2,求E(X),cov(X,Y),ρXY f(x)=1/4*(x+1),0<x<2 f(y)=1/4*(y+1),0<y<2 EX=∫zhixf(x)dx=7/6 EY=∫yf(y)dy=7/6 EX^dao2=∫x^2f(x)dx=5/3 EY^2=∫y^2f(y)dy=5/3 DX=EX^2-(EX)^2...
答：EX=∫∫[0<=y<=x<=1] xf(x,y)dxdy=∫[0->1]∫[0->x] 12xy2dydx=4/5EY=∫∫[0<=y<=x<=1] yf(x,y)dxdy=∫[0->1]∫[0->x] 12y3dydx=3/5E(X2+Y2)=∫∫[0<=y<=x<=1] (x2+y2)f(x,y)dxdy=∫[0->1]∫[0->x] 12x2y2+12y^4dydx=16/15 ...
答：P{X=k}=P{Y=k}，k>=0时令k=t^2有 P{X=t^2}=P{Y=t^2},所以专X^2和Y^2是同分布的，这个比较属显然 由已知得:EXY=EX*EY，DXY=0 所以E(X^2 *Y^2)=E[(XY)^2]=DXY+(EXY)^2=(EXY)^2=(EX*EY)^2 =(EX)^2 * (EY)^2=((EX)^2+DX)*((EY)^2+DY)=EX^2 *...
答：协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EY EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论。
网友评论：
禹韦15994811360：
设二维随机变量(X,Y)的概率密度为 f(x,y) = 2,0 -
58447罗到
：[答案] E(X+Y)=EX+EY,既然密度函数有了,你把一个变量积(就是比如对x从负无穷积到正无穷就得到了y的密度函数).掉就有单变量的密度函数f(x)和f(y)了,那么就化归为一维情况了,会做了吧?
禹韦15994811360：
已知二维随机变量的概率密度函数,求E(X+Y),E(XY) -
58447罗到
：[答案] E(X+Y)=E(X)+E(Y)=对xf(x)在对应定义域上的积分+对yf(y)在对应定义域上的积分 E(XY)=对xy*f(x,y)在对应定义域上的积分
禹韦15994811360：
设二维随机变量(X,Y)的概率密度为 f(x,y) = 2,0<=x<=1,0<=y<=x 0,其他, 求 :E(X+Y) -
58447罗到
： E(X+Y)=EX+EY,既然密度函数有了,你把一个变量积(就是比如对x从负无穷积到正无穷就得到了y的密度函数).掉就有单变量的密度函数f(x)和f(y)了,那么就化归为一维情况了,会做了吧?
禹韦15994811360：
已知随机变量 X 的分布列为: 试求: (1)EX ; (2) 若 Y=2X - 3 ,求 EY . -
58447罗到
：[答案]解析: 答案:(1)由随机变量分布列的性质,得,所以, ∴. (2)解法一:由公式E(aX+b)=aEX+b,得. 解法二:由于Y=2X-3,所以Y的分布列如下: ∴. 提示: 解析: 分布列中含有字母m,应先根据分布列的性质,求出m的值,再利用均值定义求...
禹韦15994811360：
设二维随机变量(X,Y)~N(4,9;1,4;0.5),求cov(X,Y),D(X+Y) -
58447罗到
： (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...
禹韦15994811360：
设离散型二维随机变量(X,Y)在点(1,1),(1/2,1/4),( - 1/2, - 1/4),( - 1, - 1)取值概率均为1/4,求EX,EY,DX,DY,EXY -
58447罗到
： EX=(1+1/2-1/2-1)*1/4=0 EY=(1+1/4-1/4-1)*1/4=0 DX=(1+1/4+1+1/4)*1/4=5/8 DY=(1+1/16+1+1/16)*1/4=17/32 EXY=(1+1/8+1/8+1)*1/4=9/16
禹韦15994811360：
已知随机变量X的期望EX=U,方差DX=&^2,随机变量Y=(x - u)/&,求EY和DY -
58447罗到
：[答案] EY=0 DY=1 EY=E(x-u)/&=(EX-U)/&=0 DY=D[(X-U)^2]/(&^2) 而D[(X-U)^2]=E[(X-U)^2]-[E(X-U)]^2=E[(X-U)^2] (后面项为0) =E(X^2+U^2-2UX)=EX^2-U^2 EX^2=(EX)^2+DX=U^2+&^2 所以D[(X-U)^2]=&^2 即有DY=1
禹韦15994811360：
二维离散型随机变量的 E(xy)怎么求? 离散型 离散型 离散型 不是连续型!!! -
58447罗到
： 如图所示: 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. ...
禹韦15994811360：
二维随机变量xy服从(μ,μ,σ,σ,0)分布,求E[x(y^2)] -
58447罗到
：[答案] p=0,所以x,y独立,Exy^2=ExEy^2,Ex=u,Ey^2=u^2+σ^2,所以Exy^2=u^3+uσ^2
禹韦15994811360：
设随机变量XY相互独立,EX=EY=1,DX=1/2 -
58447罗到
： 1. DX=EX²-(EX)² 于是 EX²=1/2+1=3/2 2. E[X(X–Y+3)]=E(X²-XY+3X)=E(X²)-E(XY)+3EX=E(X²)-EX*EY+3EX (随机变量XY相互独立) 于是 E[X(X–Y+3)]=3/2-1*1+3=7/2
