设二维随机变量xy的分布律为

  • 概率论习题: 设二维随机变量(X,Y )的联合分布律为
    答:由于分布律中各个概率bai之和为1,因此K=1/8。联合分布函数以二维情形为例,若(X,Y)是二维随机向量,x、y是任意两个实数,则称二元函数。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);随机变量X和Y的联合分布函...
  • 二维随机变量 为(X,Y)它的分布律为多少?
    答:1、由于分布律中各个概率之和为1,因此K=1/8 2、不独立,由于P(X=1)=3/8,P(Y=1)=3/8 所以P(X=1)P(Y=1)=9/64 而P(X=1,Y=1)=1/8 两者不相等,因此不独立 3、E(X)=-1×3/8+0+1×3/8=0 同理算得E(Y)=0 E(Y²)=3/4 所以D(Y)=E(Y²)-[E(Y)...
  • 设二维随机变量(X,Y)的分布律为 则P{X=Y}=?
    答:分布律就是做个表,把值和概率对应的填进去就可以了。至于边缘分布律,以x为例,x取的概率是1/6,取-1概率是1/3+1/12=5/12,取2的概率就是5/12,那么做一个表,回第一行是可能的取值0,1,2第二行把相应概率填进去。求X的边缘分布律就是把每一纵列相加,把y全部积分,x不积分。0+0...
  • 设二维随机变量(X,Y)的分布律为, Y 0 1 2 X 0 0.1 0.1 0.2 1 0.2 0...
    答:X+Y的分布律为 X+Y 0 1 2 3 P 0.1 0.3 0 3 0.3 所以E(X+Y)=0×0.1+1×0.3+2×0.3+3×0.3=1.8
  • 设二维随机变量 x y 的分布律为 1/4 1/4 1/8 1/8 0 0 1/8 1/8 0...
    答:x+y 2 3 4 5 p 1/4 3/8 1/4 1/8 x-y -2 -1 0 1 2 p 1/8 1/4 1/4 1/4 1/8 xy 1 2 3 6 p 1/4 3/8 1/4 1/8
  • 概率论问题 设二维随机变量xy分布律如下 求关于xy的边缘分布律 判断xy...
    答:xy直接从图中得 -1的看x=1,y=-1 0看x=0或y=0 1看x=1,y=1 如果二维随机变量X,Y的分布函数F{x,y}为已知,那么随机变量x,y的分布函数FX{x}和Fʏ{y}可由F{x,y}求得。
  • 设二维随机变量(x,y),求分布律和边缘分布律
    答:分布律就是把值和概率对应的填进去就可以了。边缘分布律,以x为例,x取0的概率是1/6,取-1概率是1/3+1/12=5/12,取2的概率就是5/12,那么做一个表,第一行是可能的取值0,1,2.第二行把相应概率填进去。二维离散型随机变量的分布称为边缘分布律,由定义可以知道边缘分布律,其实...
  • 设二维随机变量(X,Y)的分布函数为F(x,y),则F(x,+∞)=
    答:当y趋于正无穷时,二元分布函数F(x,y)就是关于X的边缘分布函数。设随机变量X是出现正面的次数,那么随机变量X=X(e)={0,1,2,3}。有些随机变量,全部可能取到的值是有限多个或可列无线多个,这种随机变量称为离散型随机变量。要掌握一个离散型随机变量X的统计规律,只需要直到X的所有可能取值,...
  • 设二维离散型随机变量(X,Y)的联合分布律为如下 试分别根据下列条件求...
    答:2.P(X=-1)=0.3,P(X=0)=0.4,P(X=2)=0.3;P(Y=1)=0.5,P(Y=3)=0.5 令;a+1/6+1/12+ +1/6+1/6+1/6+ +1/12+1/6+b=1,得:a+b+1=1,即:a+b=0。因为a>=0, b>=0,故知道必有:a=0,b=0。所求概率P=0+1/6+1/12+ +1/6+1/6+1/6=3/4。
  • 7、设二维随机变量(X,Y)的分布律为 X Y 1 2 3 1 2 则P{XY=2}=...
    答:p(xy=2)表格中满足xy=2的概率分别有2/10和 3/10 加起来等于1 /2,选C

  • 网友评论:

    印帖15618034597: 概率统计 .设二维随机变量(X,Y)的分布律为 YX 0 1 0 1/3 1/3 1 a b 若和不相关,则( ) -
    64877贝庄 :[选项] A. 1/6 B. 0 C. 1/9 D. 1/3

    印帖15618034597: 设二维随机变量(X,Y)的分布律为X\Y 0 10 a b1 c 0.5已知P{Y=1|X=0}=1/2.P{X=1|Y=0}=1/3,求a,b,c -
    64877贝庄 :[答案] P{Y=1|X=0}=1/2-->P{Y=1,X=0}/P{X=0}=b/P{X=0}=1/2,P{X=0}=a+b-->b/(a+b)=1/2P{X=1|Y=0}=1/3-->P{X=1,Y=0}/P{Y=0}=c/P{Y=0}=1/3,P{Y=0}=a+c-->c/(a+c)=1/3a+b+c+0.5=1-->a=b=2c-->a=b=0.2,c=0.1

    印帖15618034597: 二维随机变量设(X,Y)的分布律为 图表有三行 Y\X 0 1 2 1 0.1 0.2 0.1 2 0.3 0.1 0.2 求E(X) E(XY) 9 1.4 我想知道过程 -
    64877贝庄 :[答案] 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 2 P 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: ...

    印帖15618034597: 设二维随机变量(X,Y)的分布律为且P{Y=1 -
    64877贝庄 :[答案] A 亲!

    印帖15618034597: 设二维随机变量(X,Y)的分布列为如下表, -
    64877贝庄 :[答案] X的边缘分布:p(X=0)=P(X=0,Y=-1)+P(X=0,Y=0)=1/3+1/4=7/12 p(X=1)=P(X=1,Y=-1)+P(X=1,Y=0)=1/4+1/6=5/12 2 y的边缘分布:p(Y=-1)=P(X=0,Y=-1)+P(X=1,Y=-1)=1/3+1/4=7/12 p(Y=0)=P(X=0,Y=0)+P(X=1,Y=0)=1/4+1/6=5/12 3 P(X=0,Y=-1)不等于p(X=0...

    印帖15618034597: 8、若二维随机变量(X, Y)的取值为无限对,则(X, Y)为连续型随机变量...
    64877贝庄 :[答案] (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...

    印帖15618034597: 二维随机变量(X,Y)分布律为 X\Y 0 1 2 0 1/8 1/4 1/8 1 1/6 1/6 1/6 设其分布函数为F(x,y)求F(1,2) -
    64877贝庄 : 就是 1

    印帖15618034597: 设二维随机变量 x y 的分布律为 1/4 1/4 1/8 1/8 0 0 1/8 1/8 0 求以下随机变量的分布律 X+Y X - Y -
    64877贝庄 : x+y 2 3 4 5p 1/4 3/8 1/4 1/8x-y -2 -1 0 1 2p 1/8 1/4 1/4 1/4 1/8xy 1 2 3 6p 1/4 3/8 1/4 1/8

    印帖15618034597: 二维随机变量(X,Y)的联合分布律为:P(1,1)=α,P(1,2)=0.2,P(2,1)=β,P(2,2)=0.3,则α与β应满足条件是当X,Y相互独立时,α= ,β= . -
    64877贝庄 :[答案] P(1,1)+P(1,2)+P(2,1)+P(2,2)=α+0.2+β+0.3=1 所以α+β=0.5 P(1,2)+P(2,2)=P(Y=2)=0.5 P(Y=1)=1-P(Y=2)=0.5 X,Y相互独立时 P(1,2)=P(X=1)P(Y=2)=0.2 P(X=1)=P(1,2)/P(Y=2)=0.4 P(X=2)=1-P(X=1)=0.6 所以α=P(1,1)=P(X=1)P(Y=1)=0.2 β=P(2,1)=P(X=2)...

    热搜:设总体x n σ 2 \\ 二维随机变量xy的期望 \\ 随机变量x~u(0 \\ 二维正态随机变量xy \\ 1) \\ 设xy服从二维正态分布 \\ z xy的分布律 \\ 设随机事件a与b相互独立 \\ 二维随机变量商的分布 \\ 设随机变量x的分布律如下 \\ 设二维随机变量xy的联合分布律为 \\ 设二维随机变量xy在以0001 \\ 已知二维随机变量xy的联合分布律 \\ 设随机变量x的分布列为 \\ 设二维随机变量xy的分布列 \\ 设二维随机变量xy的联合分布函数 \\ 二维随机变量边缘分布律 \\ 设随机变量x的分布函数为 \\ 设二维随机变量xy在区域g \\ 二维随机变量期望公式 \\

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