二维随机变量的期望e+xy
答：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 如果随机变量X的所...
答：按期望的计算公式有E(XY)=∑xiyjP(X=xi,Y=yj)=0×0×P(X=0,Y=0)+0×1×P(X=0,Y=1)+1×0×P(X=1,Y=0)+1×1×P(X=1,Y=1)=P(X=1,Y=1)。
答：当随机变量的可取值全体为一离散集时称其为离散型随机变量，否则称其为非离散型随机变量，这是很大的一个类，其中有一类是极其常见的，随机变量的取值为一(n)维连续空间。
答：²。E(XY)=∬Dxyf(x,y)dxdy=∫(0,1)x²∫(0,1)ye^[-x(1+y)]dy=∫(0,1)[e^(-x)-(x+1)e^(-2x)]dx=…=(1/4)(1-4/e+5/e²)。
答：理论上，过程及结果都对。面临的问题是，求f(z)可能比较麻烦，实务中可能求E(XY)更简洁。
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：数学期望中E(XY)表示xy相乘的数学期望。首先x，y都是随便变量，E（x）表示x的“平均”，即数学期望，而现在相当于把xy看成一个数（x，y各自随机取值），然后求（不妨设z=xy），也就是E(Z)=E(XY)。概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其...
答：如果有联合分布律的话，E（XY）=(X1)* (Y1)*(P1)+ (X2)*( Y2)*(P2)+…以此联合分布表为例：
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：能够利用公式计算：E(XY)=∑i*j*(Pij)，在其中i为X的取值，j为Y的取值，Pij为相应于X=i，Y=j的联合分布列中的相对几率，求和是对任何的i，j求和。进而E(XY)=∑i*j*(Pij)中只需当X，或是Y取0时，相对应的项都为0。从而：E(XY)=1*1*0.06+1*2*0.07+1*3*0.04+2*1*0.07...
网友评论：
仰溥13413607488：
二项分布期望怎么求 -
26100麻沿
： 若x~b(n,p)(x符合二项分布,n为发生次数,p为x发生的概率)则E(x)=np
仰溥13413607488：
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!!! -
26100麻沿
： 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. ...
仰溥13413607488：
对二维随机变量求期望 X和y的期望是否一样 -
26100麻沿
： 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~~
仰溥13413607488：
二维随机变量 -
26100麻沿
： 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
仰溥13413607488：
怎么求二维随机变量的期望 -
26100麻沿
： 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
仰溥13413607488：
概率论 二维随机变量 期望 相关系数
26100麻沿
： 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!
仰溥13413607488：
已知二维随机变量的概率密度函数,求E(X+Y),E(XY) -
26100麻沿
：[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
仰溥13413607488：
设X, Y都服从区间[0,2]上的均匀分布,则E(X+Y)= - 上学吧普法考试
26100麻沿
：[答案] 这是一个公式啊.这个事实其实并不显然,不过他是正确的.证明的话还是不要去想了,很麻烦.记住这个事实就可以了,多用几次就熟练了
仰溥13413607488：
关于二元离散型随机变量的协方差的计算公式Cov(X,Y)=E(XY) - E(X)E(Y)中,E(EY)是怎么算出来呢? -
26100麻沿
： E(XY)吧? 就是X乘Y的期望如 \ y 0 1 x 0 0.25 0.25 1 0.25 0.25 E(xy)=0*0*0.25 +0*1*0.25 +1*0*0.25 +1*1*0.25 =0.25
