二维随机变量的期望exy
答：1、公式：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。2、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。3、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量...
答：协方差计算公式 1. 公式: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为XY的数学期望。2. 协方差是概率论和统计学中用来度量两个变量的总体误差。方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量相同时。3.协方差表示两个变量的总误差，不同于方差只表示一个变量的...
答：你好，请采纳！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 举例：Xi 1.1 1.9 3 Yi 5...
答：(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.
答：协方差计算：COV（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）。EX为随机变量X的数学期望，EXY是XY的数学期望。协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。变量间相关的关系：一般有三种：正相关、负相关和不相关。正相关：假设有两个变量...
答：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 举例：Xi 1.1 1.9 3 Yi 5.0 10.4 14...
答：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)=P{(X<=x)交（YP(X<=x,Y<=y)称为二维随机变量（X,Y）的分布函数。如果将二维随机变量(X,Y)看成是平面上随机点的坐标，那么分布函数F(x,y)在(x,y)处的函数值就是随机点(X,Y)落在以点...
答：楼主的这个结论明显是得不出来的。如果随机变量XY相互独立，那么有：EXY=EXEY XY相互独立，那么它们的相关系数：ρ=0 ρ=Cov(X,Y)/√(DXDY)=0 协方差：Cov(X,Y)=0 Cov(X,Y)=EXY-EXEY=0 所以有：EXY=EXEY 希望帮助到你~望采纳 ...
答：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 ...
答：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
网友评论：
郑亨17131231146：
在数字特征中求期望是变量乘以概率.那么两维随机变量的数学期望,有两个变量,难道是一起乘吗?比如,Exy,xy不独立.那么就是对xy*f(x.y)进行积分吗? -
57671慕垄
：[答案] 是的,进行二重积分
郑亨17131231146：
怎么求二维随机变量的期望 -
57671慕垄
： 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
郑亨17131231146：
对二维随机变量求期望 X和y的期望是否一样 -
57671慕垄
： 无论是离散型随机变量还是连续型随机变量,作为它的概率,概率之和均为1.因为所有概率相加,表示了对一件事所有情况的讨论,如果所有情况都考虑到了,那么这件事就一定会发生,概率为1,就是100%,而事实上,一件事并不可能一定发生,所以才有概率啊~~
郑亨17131231146：
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... -
57671慕垄
：[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 ...
郑亨17131231146：
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!!! -
57671慕垄
： 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. ...
郑亨17131231146：
概率论 二维随机变量 期望 相关系数 -
57671慕垄
： E(x,y)=∫∫(-∞,+∞)f(x,y)xydxdy=1/4 cov(x,y)=E(xy)-E(x)E(y)=1/4-1/4=0 ρxy=0 如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,请选为满意回答!
郑亨17131231146：
二维随机向量的联合密度函数为f(x,y),那EXY=?,请告知公式!RT -
57671慕垄
：[答案] E(xy)=∫xy*f(xy)dxdy
郑亨17131231146：
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 -
57671慕垄
：[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
郑亨17131231146：
随机变量的数学期望
57671慕垄
： 楼主的这个结论明显是得不出来的.如果随机变量XY相互独立,那么有:EXY=EXEY XY相互独立,那么它们的相关系数:ρ=0 ρ=Cov(X,Y)/√(DXDY)=0 协方差
郑亨17131231146：
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 -
57671慕垄
：[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=...
