二维随机变量的数学期望怎么求?

P(X=0)=1/2+b,P(X+Y=1)=a+b,P(X=0,X+Y=1)=b

∵{X=0}与{X+Y=1}相互独立

∴P(X=0)·P(X+Y=1)=P(X=0,X+Y=1)

∴(1/2+b)(a+b)=b

又∵ 1/2+1/4+a+b=1

所以:a=1/12 b=1/6

扩展资料

一般,设E是一个随机试验,它的样本空间是S={e},设X=X(e)和Y=Y(e)S是定义在S上的随机变量,由它们构成的一个向量(X,Y),叫做二维随机变量或二维随机向量。

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。



  • 浜岀淮闅忔満鍙橀噺鐨勬暟瀛︽湡鏈涙庝箞姹?
    绛旓細鎵浠ワ細a=1/12 b=1/6
  • 浜岀淮闅忔満鍙橀噺鐨勬湡鏈涓庢柟宸叕寮忔槸浠涔?
    绛旓細=0.5 浜岀淮闅忔満鍙橀噺( X,Y)鐨勬ц川涓嶄粎涓嶺 銆乊 鏈夊叧,鑰屼笖杩樹緷璧栦簬杩欎袱涓闅忔満鍙橀噺鐨鐩镐簰鍏崇郴銆傚洜姝わ紝閫愪釜鍦版潵鐮旂┒X鎴朰鐨勬ц川鏄笉澶熺殑锛岃繕闇灏嗭紙X锛孻锛変綔涓轰竴涓暣浣撴潵鐮旂┒銆
  • 澶у姒傜巼涓庣粺璁¢,宸茬煡浜屼綅闅忔満鍙橀噺鍒嗗竷寰,姹傛湡鏈涓庢柟宸傛湁鍥俱俖鐧惧害...
    绛旓細瑙g瓟锛氭鐜囧瘑搴︼細f锛坸锛夛紳锛1锛2鈭毾锛塭xp锝涳紞锛坸锛3锛²锛2锛2锝 鏍规嵁棰樹腑姝f佹鐜囧瘑搴﹀嚱鏁拌〃杈惧紡灏卞彲浠ョ珛椹緱鍒伴殢鏈哄彉閲忕殑鏁板鏈熸湜鍜屾柟宸锛氭暟瀛︽湡鏈涳細渭锛3 鏂瑰樊锛毾²锛2 姒傚康 鍦ㄥ仛瀹為獙鏃讹紝甯稿父鏄浉瀵逛簬璇曢獙缁撴灉鏈韩鑰岃█锛屾垜浠富瑕佽繕鏄缁撴灉鐨勬煇浜涘嚱鏁版劅鍏磋叮銆備緥濡傦紝鍦ㄦ幏楠板瓙鏃讹紝鎴...
  • 鑱斿悎鍒嗗竷鍜浜岀淮闅忔満鍙橀噺鐨勬湡鏈涙庝箞姹
    绛旓細鑱斿悎鍒嗗竷鍜屼簩缁撮殢鏈哄彉閲忕殑鏈熸湜鐢ㄦ暟瀛﹀叕寮忔眰銆鏍规嵁鏌ヨ鐩稿叧鍏紑淇℃伅鏄剧ずEx绛変簬Xk涔樹互Pk锛宬浠1鍒版棤绌凤紝鏍规嵁鍏紡鍗冲彲姹傚緱鑱斿悎鍒嗗竷鍜屼簩缁撮殢鏈哄彉閲忕殑鏈熸湜銆傛暟瀛︽湡鏈涘湪姒傜巼璁哄拰缁熻瀛︿腑鏄寚璇曢獙涓瘡娆″彲鑳界粨鏋滅殑姒傜巼涔樹互鍏剁粨鏋滅殑鎬诲拰锛屾槸鏈鍩烘湰鐨勬暟瀛︾壒寰佷箣涓銆
  • 鎬庝箞姹傞殢鏈哄彉閲xy鐨勬湡鏈?
    绛旓細鍥犱负锛(X锛孻)鏄浜岀淮绂绘暎鍨嬮殢鏈哄彉閲忋傛墍浠ワ紝xy涔熸槸绂绘暎鍨嬮殢鏈哄彉閲忋傚厛姹傚嚭xy鐨勬鐜囧垎甯冨垪銆傚啀姹倄y鐨鏈熸湜锛氭瘮濡 P(x锛0)锛1/2锛孭(x锛1)锛1/2 P(y锛0)锛1/2锛孭(y锛1)锛1/2 鍒欙紝P(xy锛0)锛3/4 P(xy锛1)锛1/4 鎵浠ワ紝E(XY)锛0脳(3/4)锛1脳(1/4)锛1/4銆傚綋闅忔満鍙橀噺鐨鍙...
  • 浜岀淮闅忔満鍙橀噺宸茬煡姒傜巼瀵嗗害,姹傛湡鏈鏂瑰樊
    绛旓細姒傜巼瀵嗗害锛歠锛坸锛夛紳锛1锛2鈭毾锛塭xp锝涳紞锛坸锛3锛²锛2锛2锝 鏍规嵁棰樹腑姝f佹鐜囧瘑搴﹀嚱鏁拌〃杈惧紡灏卞彲浠ョ珛椹緱鍒闅忔満鍙橀噺鐨勬暟瀛︽湡鏈鍜屾柟宸細鏁板鏈熸湜锛毼硷紳3 鏂瑰樊锛毾²锛2 杩炵画鍨嬮殢鏈哄彉閲忕殑姒傜巼瀵嗗害鍑芥暟锛堝湪涓嶈嚦浜庢贩娣嗘椂鍙互绠绉颁负瀵嗗害鍑芥暟锛夋槸涓涓弿杩拌繖涓殢鏈哄彉閲忕殑杈撳嚭鍊硷紝鍦ㄦ煇涓‘瀹氱殑...
  • 杩炵画鎬浜岀淮闅忔満鍙橀噺鏁板鏈熸湜
    绛旓細鈶℃寜瀹氫箟姹傛湡鏈鍊笺侲(X)=鈭(0,鈭)xfX(x)dx=鈭(0,鈭)xe^(-x)dx=1銆侲(X+Y)=鈭(0,鈭)鈭(0,鈭)(x+y)e^(-x-y)dxdy==鈭(0,鈭)鈭(0,鈭)xe^(-x-y)dxdy+鈭(0,鈭)鈭(0,鈭)y e^(-x-y)dxdy=2銆侲[e^(-x)]=鈭(0,鈭)[e^(-x)]fX(x)dx=鈭(0,鈭)e^(-2x)...
  • 浜岀淮鏉′欢鏁板鏈熸湜鎬庝箞姹
    绛旓細浜岀淮闅忔満鍙橀噺姹Eg(X,Y)=∬g(x,y)f(x,y)dxdy 浣犺鐨凟X灏辩浉褰撲簬g(X,Y)=X鐨勬儏鍐碉紝杩欐椂EX=∬xf(x,y)dxdy銆
  • 璁浜岀淮闅忔満鍙橀噺鏈嶄粠鍦嗗煙鐨勫潎鍖鍒嗗竷,姹鏁板鏈熸湜
    绛旓細浜岀淮闅忔満鍙橀噺鏈嶄粠鍦嗗煙x^2+y^2<=R^2鐨勫潎鍖鍒嗗竷 鎵浠锛寉鐨勬鐜囧垎甯冨嚱鏁癴锛坸锛寉锛=1/S=1/锛埾R^2锛墄^2+y^2<=R^2 0 鍏朵粬 E锛圸锛=鈭珃f锛坺锛塪z=鈭(x^2+y^2)^0.5/锛埾R^2锛塪xdy=鈭玠胃(0~2蟺)鈭玶^2/(蟺R^2)dr(0~R)=2R/3 ...
  • 璁浜岀淮闅忔満鍙橀噺鏈嶄粠鍦嗗煙鐨勫潎鍖鍒嗗竷,姹鏁板鏈熸湜
    绛旓細浜岀淮闅忔満鍙橀噺鏈嶄粠鍦嗗煙x^2+y^2<=R^2鐨勫潎鍖鍒嗗竷 鎵浠锛寉鐨勬鐜囧垎甯冨嚱鏁癴锛坸锛寉锛=1/S=1/锛埾R^2锛 x^2+y^2<=R^2 0 鍏朵粬 E锛圸锛=鈭珃f锛坺锛塪z=鈭(x^2+y^2)^0.5/锛埾R^2锛塪xdy=鈭玠胃(0~2蟺)鈭玶^2/(蟺R^2)dr(0~R)=2R/3 ...
  • 扩展阅读:随机变量x n 1 4 ... 二维随机变量求ex ey ... 二维随机变量x y的期望 ... 二维正态分布xy的期望 ... 二维连续型的数学期望 ... 二维离散型求期望 ... 二维随机变量怎么求e x ... 高中数学期望常用公式 ... 二维离散期望公式 ...

    本站交流只代表网友个人观点,与本站立场无关
    欢迎反馈与建议,请联系电邮
    2024© 车视网