二维随机变量求ex
答：(1)0<x<1,|x|<y的公共区域是x=1，y=0，x=y围成的三角形区域 那么∫(0,1)∫(y,1)Adxdy=1 所以A=2 f(x)=∫(-∞,+∞)f(x,y)dy=2∫(0,x)dy=2x，0<x<1 EX=∫(-∞,+∞)xf(x)dx=∫(0,1)2x^2dx=2/3 (2)E(X+Y)=E(X)+E(Y)=0+5=5 E((X+Y)^2)=E(...
答：计算公式为E(XY)=∫∫xyf(x，y)dxdy，积分范围是整个平面，其中f(x,y)是联合概率密度。二维随机变量( X，Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。设E是一个随机试验，它的样本空间是...
答：计算公式为E(XY)=∫∫xyf(x，y)dxdy，积分范围是整个平面，其中f(x,y)是联合概率密度。二维随机变量( X，Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。设E是一个随机试验，它的样本空间是...
答：在概率论和统计学中，E(X) 表示随机变量 X 的数学期望（或均值）。数学期望是一个随机变量在多次实验中取得不同取值的平均值，用来衡量随机变量的平均水平。数学期望的计算公式取决于随机变量 X 的类型，可以分为离散型随机变量和连续型随机变量：离散型随机变量： 如果随机变量 X 的可能取值是有限的...
答：3 参加人数 5 15 20 问(Ⅰ)从该服务团队中任意选3名志愿者，求这3名志愿者中至少有两名志愿者参加活动次数恰好相等的概率。(Ⅱ)从该服务团队中任选两名志愿者，用X表示这两人参加活动次数之差的绝对值，求随机变量X的分布列及数学期望EX。解：数学期望EX= 115/156 ...
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和dx公式总结：D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。D（X）指方差，E（X）指期望。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...
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：二维随机变量的DX计算方法：DX=EX^2-(EX)^2。二维随机变量的方差描述了随机变量的取值与其数学期望的偏离程度。对于多维随机变量的情况，协方差与相关系数刻画了每个随机变量的相关性。二维随机变量的性质：数学期望是一阶原点矩；方差是二阶中心矩；协方是二阶混合中心距。通过矩，可以定义协方差矩阵，...
答：而，E(XY)=∫(0,1)dx∫(1-x,1)xyf(x,y)=∫(0,1)x(2x-x²)dx=5/12。∴Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=-1/36。∴D(U)=D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)=1/18。例如：D(x)=Ex²-(Ex)²均匀分布，概率密度是面积的倒数：f(x,y)=1/s=2 f(x)=...
网友评论：
章禄18446784963：
设二维随机变量(X,Y)~N(4,9;1,4;0.5),求cov(X,Y),D(X+Y) -
55487高静
： (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...
章禄18446784963：
设二维随机变量(X,Y)的概率分布为YX - 1 0 1 - 1 a 0 0.20 0.1 b 0.21 0 0.1 c其中a,b,c为常数,且X的数学期望EX= - 0.2,P{Y≤0|X≤0}=0.5,记Z=X+Y,求:(Ⅰ... -
55487高静
：[答案](I) 由概率分布的性质知: a+0.2+0.1+b+0.2+0.1+c=1, 即:a+b+c=0.4…① 由(X,Y)可写出X的边缘概率分布为: X-101Pa+0.2b+0.3c+0.1故:EX=-(a+0.2)+(c+0.1)=-0.2, 即:a-c=0.1…② 又因为:0.5=P{ Y≤0|X≤0}= P{X≤0,Y≤0} P{X≤0}= a+b+0.1 ...
章禄18446784963：
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 -
55487高静
： 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
章禄18446784963：
急求一道概率分布题答案已知二维随机变量(a,b)的概率分布为:\ Y 1 2X\1 1/2 1/42 1/4 0求:1) X,Y的边缘概率分布;2)期望EX和EY,方差DX和DY -
55487高静
：[答案] 1) X,Y的边缘概率分布 X..1 ..2 ..3/4.1/4 Y..1...2 ..3/4.1/4 2)期望EX和EY,方差DX和DY EX=3/4+2*1/4=5/4 EX²=3/4+2²*1/4=7/4 EY=3/4+2*1/4=5/4 EY²=3/4+2²*1/4=7/4 DX=EX²-(EX)²=...
章禄18446784963：
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 -
55487高静
：[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
章禄18446784963：
二维随机变量xy服从(μ,μ,σ,σ,0)分布,求E[x(y^2)] -
55487高静
： 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
章禄18446784963：
设二维随机变量(X,Y)具有概率密度f(x,y)=6xy,(0<x<y<1).求Cov(x,y) -
55487高静
： Cov(x,y)=EXY-EXEY 挨个求出来不就可以了吗? EXY=1/3 EY=3/5 Ex=2/5 Cov(x,y)=7/75
章禄18446784963：
二维随机变量xy服从(μ,μ,σ,σ,0)分布,求E[x(y^2)] -
55487高静
：[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
章禄18446784963：
设X~U(0,1),求随机变量Y=ex的概率密度 -
55487高静
： 解:x~U(0,1),则y=ex服从(0,e)上均匀分布, 设概率密度为p,积分pe=1,所以概率密度p=1/e. 概率密度为1/e. 满意请采纳,谢谢~~
章禄18446784963：
求二维随机变量的概率密度 原函数为f(x)=x∧2+1/3*xy (0≦x≦1,0≦y -
55487高静
： 1)=(1/,2)=2x^2+(2/3)x (0≦x≦1) y 的边缘概率密度 fy=∫(0,1)[x^2+(1/3)xy]dx=[(1/3)x^3+(1/6)x^2y](0;6)xy^2](0x 的边缘概率密度 fx=∫(0,2)[x^2+(1/3)xy]dy=[(x^2)y+(1/3)+(1/
