设随机变量相互独立,都服从标准正态分布n(0,1),求z=x² y²-搜答案-搜狗做题网

A-YN(-1,2)X-YN(0,2+2)=N(0,4)(X-Y)/2N(0,4/2^2)=N(0,1)选A再问：虽然看懂了...不过可以这么做的依据是什么啊？就是说，为什么可以对XY做运算？再答：这

令：Z=X-Y，则由于X，Y相互独立，且服从正态分布，因而Z也服从正态分布，且EZ=EX-EY=0-0=0，DZ=D（X-Y）=DX+DY=12+12＝1，因此，Z=X-Y～N（0，1），∴E|X-Y

Fz(z)=P{Z

依然正态分布 +1的话只是平均值+1,不影响方差图片来自维//……基,不添加链接了以防答案被吞

X²/1,Y²/1均服从自由度为1的χ²分布.按照F分布的定义,(X²/1)/(Y²/1)=X²/Y²,服从自由度为(1,1)的F

1.XY相互独立,相关系数r=02.E(Z)=E(2X+Y)=2E(X)+E(Y)=03.D(Z)=[(2X+Y)^2]=4D(X)+D(Y)+4E(X)E(Y)=4+1+0=54.N(0,5)5.f

1)E(ξ)=E(X+Y)=E(X)+E(Y)=0+0=0；2)E(η)=E(X-Y)=E(X)-E(Y)=0-0=0；3)D(ξ)=E[ξ-E(ξ)]²=E[X²+2XY+Y&#

分析：这个直接求,有直接定理E(X)=E(Y)=u=0Z=X-YE（|Z|）=（2/√2π）∫ze^（-z^2/2)dz=√(2/π)D(X)=D(Y)=1/2D(|X-Y|)=E(|X-Y|^2)-

1/（PI）^O.5

你.有我当年风范f(x)={1/2-1再问：0，其他是什么意思啊直接在下面一行写就行了啊？再答：大括号把两行扩起来,就像我写的那样,扩两行,我这只扩了一行再问：能不能有点过程，我在考试啊，不能直接这样

P(X=Y)=P(X=0)P(Y=0)+P(X=1)P(Y=1)=1/9+4/9=5/9如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,再问：为什么这么算啊？再答：根据独立性。书上讲更全面一些，建议您看书。

由于:P(X=0,Y=0)=P(X=1,Y=0)=P(X=0,Y=1)=P(X=1,Y=1)=1/4.P(Z=1)=P(X=1,Y=0)+P(X=0,Y=1)+P(X=1,Y=1)=3/4.P(Z=0

对参数为入1,入2的两个指数分布X1,X2P(X1>X2)=入1/(入1+入2)1/(1+1)=1/2E(a),E(b)为例P(X>Y)∫(0~)∫(0~y)abe^(-ax-by)dxdy=∫(0~

这个用泊松分布可加性来做,很简单X,Y相互独立且分别服从p(λ1),p(λ2)那么Z=X+Yp(λ1+λ2)参考资料里有他的证明

要用到微积分吗?具体公式给下回答：=Σ（3^I*e^(-3)I/I!）(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!）=Σ（3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!）=Σ[

随机变量x,y相互独立都服从N(0,1)则f(x,y)=fX(x)fY(y)=1/（2π）e^(-x²-y²)P(X^2+Y^2

fZ(z)=∫(-∞→+∞)fX(x)fY(z-x)dx(1)z＜0fZ(z)=∫(-∞→+∞)fX(x)fY(z-x)dx=0(2)0≤z＜1fZ(z)=∫(0→z)1·1dx=z(3)1≤z＜2f

这是个著名的问题.也很有工程用途: 当一个二维信号联合正态时,幅值和相位是独立的.见图：