两个相互独立的正态总体相减-搜答案-搜狗做题网

当然可以了,书上有这个知识点的,一个事件可以因为另一个事件的发生而发生,也就是说可以不相互独立,再说了你已经弄混淆了这个概念,两天下雨这两个是没有关联吧

AB两个同学,A在1班,B在2班,两人分别选班长……

证明独立只有用定义先求出X,Y的边缘概率密度函数fX(x),fY(y).（离散情况就是边缘概率分布函数FX(x),FY(y)）再看联合概率函数是不是边缘概率函数的乘积fXY(x,y)=fX(x)*fY

事件A（或B）是否发生对事件B（A）发生的概率没有影响,这样的两个事件叫做相互独立事件.相互独立事件同时发生的概率P(A*B)=P(A)*P(B)你指的前者可能是指这两个事件与任何事件都没有联系而处于

D(3X–2Y)=9D(X)+4D(Y)=9*4+4*2=44

如图（点击可放大）：Y的方差,我是用最基本的积分（分部积分）做的,也可以用指数分布的性质做：Y是 λ=1的指数分布,所以它的期望：E(Y)=1/ λ=1它的方差：D(Y)=1/&n

记两个事件分别为A,B.因为相互独立,所以P（AB）=P（A）*P（B）又因为本来P（A+B）=P（A）+P（B）-P（AB）而又不相容,所以P（A+B）=P（A）+P（B）所以P（AB）=0所以P（

联合分布函数F(x,y)=F(x)*(y)或密度函数p(x,y)=p(x)*p(y)

A或B发生与C独立A发生且B发生与C独立A发生Bu发生与C独立相互独立就是2个事件的相关系数为O

事件A与事件~A构成概率空间若A与B相互独立,则事件B与A与事件~A构成概率空间之间独立故A的逆与B也相互独立

他们的对立事件不一定是相互独立的.例如全事件为ABC,(假如ABC相互独立),则A补为B并C,B补为A并C.显然A补与B补不独立.

‍‍由由由由X与Y相互独立可得以下6个等式.然后可利用比值相等求得p和q.

（样本均值－总体期望）/（样本标准差/样本容量n的算术平方根）服从自由度为n-1的t分布

E(aX+bY)=aE(X)+bE(Y);D(aX+bY)=a^2D(X)+2abCov(X,Y)+b^2D(Y);其中Cov(X,Y)表示X,Y的协方差.这是概率论中的经典公式,任何有关概率的书上都

因为X,Y独立,所以Var（X-Y）=Var（X）+Var（Y）=2∑（∑^2）=2（∑^2）一般的,如果∑（大写,不是小写的σ）出现,它代表的就是方差阵：）

是独立的.如果不独立的话,T分布的定义无从谈起

服从正态分布的随机变量的线性组合仍然服从正态分布,所以样本均值（X-Y）服从N（0,36）分布,（注：X-Y服从N(u1-u2,(σ1^2)/n1+(σ2^2)/n2).剩下的就是求正态分布的概率问题

从已知的条件来看,由于总体的方差未知,同时又都属于小样本,并通过F检验得知两个总体的方差是相等的,因此应该用t检验来推断两个总体的平均数是否存在显著差异,详细过程在此就不便详述了

两个独立正态分布的随机变量的线性组合仍服从正态分布.这是二维正态分布的边缘分布(不需要独立)的线性组合服从正态分布的特殊情况.因为若X,Y服从相互独立的正态分布,则(X,Y)服从二维正态分布(密度函数

考的很少,但也不是没可能考,最好花点时间弄懂,不要抱有侥幸心理~~~~~~~