设X与Y相互独立,概率函数密度分别为

可以利用指数分布的特征,得到D(X)=1/4从原始理论推导的话,D(X)算起来有些麻烦E(X)=∫(0~无穷)x2e^(-2x)dx=1/2E(Y)=∫(0~1/4)4xdx=2x²](0~

因为随机变量X与Y相互独立,且服从（0,2）上的均匀分布,则x-y区间为（-2,2）,从而Z=|X-Y|服从（0,2）上的均匀分布,根据若r.v.ξ服从[a,b]上均匀分布,其分布密度为P(x)=1/

首先题目打错,应该是be^(-by)P(Z

X的概率密度函数为p(x)=1x∈(0,1)0其他Y的概率密度函数为f(x)=e^(-x)x≥00其他利用和的分布公式可知,Z的概率密度函数为g(y)=∫Rp(x)f(y-x)dx=0y≤0∫[0,y

N(0,1)是吧2X-Y也是服从正态分布期望是E(2X-Y)=2E(X)-E(Y)=2-0=2方差是Var(2X-Y)=Var(2X)+Var(Y)+2Cov(2X,-Y)=4Var(X)+Var(Y

用最小值公式.就一下出来了.再问：能告诉我答案吗？再答：Z=min{X,Y}f(z)=2(1-z)0

FZ(z)=P{Z再问：可是答案是{Φ[(z+h-μ)/σ]-Φ[(z-h-μ)/σ]}/2h再答：我第一行做错了。FZ(z)=P{Z

Z=min(X,Y)f(x,y)=1*(1/2)=1/2P(Z>=z)=P(X>=z,Y>=z)最小的那个都大於z,全都大於z=∫(z~2)∫(z~1)1/2dxdy=(1-z)(2-z)/2(0

因为随机变量X与Y相互独立所以X和Y的联合概率密度P(x,y)=Px(x)Py(y)P(x,y)={2xe^(-y)范围是0

X服从均匀分布,f(x)=1/3,0≤x≤3Y服从指数分布,f(y)=1/3*e^(-y/3),y≥0X,Y相互独立,f(x,y)=f(x)f(y)=1/9*e^(-y/3),0≤x≤3,y≥0再问：

f(x)=[(50pi)^(-1/2)]e^(-x^2)f(y)=[(50pi)^(-1/2)]e^(-y^2)f(x,y)=f(x)f(y)X与Y相互独立.再问：这样好像不对吧，有解题过程吗？再答：

30fx(x)=∫(0~)f(x,y)dy=1fy(y)=∫(0~1)f(x,y)dx=e^(-y/2)/2fx(x)fy(y)=f(x,y)所以互相独立311)x>=1时Fx(x)=∫(1~x)1/

1fx=int（-oo,+oo）f（x,y）dy=1fy=int（-oo,+oo）f（x,y）dx=0.5e^（-0.5y）f(x,y)=fx*fy,独立20-8上的均匀分布EX=int(0,8)x/

望采纳.再问：答案是分段的1-e^-z,0

D(X+2Y)=D(x)+D(2y)+2cov(x,y)独立性知cov(x,y)=0指数分布(2)因此D(x)=1/4,均匀分布(0,4)因此D(y)=4x4/12因此D(x)+D(2y)=D(x)+

f(x,y)=1/4*exp{-x-y/4}(x>0,y>0)f(x,y)=0（其他）

见以下两图. 以下你会的.再问：其实我就是求分布函数的时候及份额不会求。。然后分布函数求不对。。再答：不用分部积分.f(x)=(x/4)e^(-x²/8),x>0.F(x)=∫[0

U（0,1）--->fX(x)=1,E(2)-->fY(y)=2e^(-2y)X与Y是相互独立的随机变量-->f(x,y)=fX(x)*fY(y)=2e^(-2y)0=Y^2(都是正的）-->x>y-

fx（x）=（1）2x0<x<1\x0d(2)0其他\x0dfy(y)=（1）e的-y次方y0\x0d(2）0y≤0,\x0d则X与Y的联合概率密度f(x,y）=\x0de的-y次方打不出