两个独立正态分布相加还是正态分布证明-搜答案-灵鹊做题网

用卷积公式求得Z的概率密度函数,配方太麻烦所以提到最前面写.与x无关的项作为“系数”提到关于X的积分外面,然后构造关于x的正太分布密度函数积分,积分结果=1,积分号以外的“系数”就是要求的结果,为目标

两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布,而二维正态分布的随机向量的线性组合还依然服从正态分布从而,……再问：为什么两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布再答：独立，联合概率密度等于

方差都是相加的.如果X,Y独立,一定有D（X±Y)=D(X)+D(Y)再问：会不会答案错了？？按照相减计算会得出书后的答案再答：那有可能是答案错了，D(X±Y)=D(X)+D(Y)是独立的随机变量的方

相加没意义再问：P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)那这么写是不是错的？应该是P(A∪B)=1-P(AB)？再答：��ʽ��һ��ʿռ��˵�Ķ��¼��һ

1.通过F检验可以看到方差是否相等,你说的对的,看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算,例如descpritivestatistics3.如果样本数量30以上,可以当作正态分布.如果是小

向量相加后还是向量,所以当然是0向量了!

不需要,谁和说总体服从正态分布时,样本方差和样本均值独立了啊?

是的只有相互独立的时候相加减得到的才能是正态分布

E(X1-2X2)=E(X1)-2E(X2)=0D(X1-2X2)=D(X1)+4D(X2)=4+16=20X1-2X2~N(0,20)

相加后仍然是正态分布,只是平均值和标准差可能会改变.相乘后应该就不再是正态分布了.与原来的两个正态分布当然有关.

两个变量都符合标准正态分布了.怎么个就方差不同呢?标准正态分布N（0,1）,期望E=0,方差D=1也就说,两个变量都符合标准正态分布了,就期望和方差都相同了.叫同分布.楼主的问题应该是,两个变量都符合

两个负数相加得负

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：）

若两个随机变量X和Y相互独立,那么两个随机变量的和的方差等于各自方差的和： &nb

半加器（英语：halfadder）电路是指对两个输入数据位相加,输出一个结果位和进位,没有进位输入的加法器电路.是实现两个一位二进制数的加法运算电路.半加器是实现两个一位二进制码相加的电路,因此只能用

是,比方书X服从N(a,b),Y服从N(c,d)那么X+Y服从N（a+b,c+d）X-Y服从N（a-b,c+d）.

是独立的,有个定理,两组数据X,Y,如果存在D(X)和D(Y),如果R=cov(x,y)/√[D(x)D(y)]=0那么他们就是独立的.之所以说不相关未必独立,就是因为数据可能D(X)或D（Y）不存在

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

对了正如你举的例子

还记得我吗?设有两个函数,fx与gx（以后括号省略）,二者有公共定义域I在I内：如果fx与gx为增函数,二者相加为增函数,想减不一定如果fx与gx为减函数,二者相加为减函数,想减不一定如果fx为增,g