设ξ,η是两个独立同分布的随机变量,分别表示电子元件的寿命

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/11 19:18:52
设ξ,η是两个独立同分布的随机变量,分别表示电子元件的寿命
设相互独立的两个随机变量X,Y具有同一分布率,且X的分布率为

解(X,Y)组合情况有以下四种:(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)对应概率均是14对于后三种情况,Z=1,对于第一种情况,Z=0故:Z的分布律为Z=0,P=14Z=1,P=34

求解一道关于分布律的题目 设X和Y是两个相互独立的随机变量

P(Z=0)=P(X=0){P(Y=0)+P(Y=-1)}=0.3P(Z=1)=1-P(Z=0)=0.7如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,

设X,Y是两个独立同分布的随机变量,分别表示两个电子元件的寿命(小时),其密度函数为:

因为x,y相互独立,所以求z=x/y的概率密度函数就等于x的密度函数即f(z)=1000/(z^2),z>1000;0,z

数学概率论题目设相互独立的两个随机变量ξ,η具有统一概率分布,且ξ的概率分布为 ξ 0 1 P 0.5 0.5则ζ=ma

ζ的取值有两种可能:0,1ξηζP0000.250110.251010.251110.25P(ζ=1)=0.25+0.25+0.25=0.75所以ζ的概率分布为:ζ01P0.250.75

设A,B,C是三个相互独立的随机事件,证明A交B的逆与C独立

首先说明,两个事件A,B独立当且仅当P(AB)=P(A)P(B)因为A,B,C相互独立,所以P(ABC)=P(A)P(B)P(C),P(AB)=P(A)P(B),P(AC)=P(A)P(C),P(BC

设A,B是两个相互独立的随机事件,且P(A)=1/4,P(B)=1/3,则P(B-A)=

B-A就是B发生,A不发生.P(B-A)=P(B)*[1-P(A)]=1/4

设A,B是两个随机事件,若A与B相互独立,证明A的逆与B也相互独立

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

概率中的独立同分布有没有非独立的同分布?即是说,两个随机变量不是独立的,但它们的分布相同?有的话,请举例说明.没有请帮忙

我是卖衣服的,售出价格是按照进价定的,赔本的买卖,原价出售不赚钱.那么进价的分布和售价的分布必然是相同的,而且它们不独立.比如30%的货物进价为100元,70%的货物进价为200元,那么必然有30%的

设X与Y独立,下表给出了二维随机向量(X,Y)的分布、边缘分布中的部分概率值,试将

设二维随机向量(X;Y)的联合分布函数为:F(x,y)=A(B的联合概率密度函数关于X和Y的边缘(x,y)双重积分为1且利用还原

设随机变量X,Y独立同分布,X分布函数是F(x),那么Y分布函数是F(x)还是F(y)

独立同分布,那0么分布函数相同,F(x)=F(y),至于这道题,严格讲B也是正确的,只是表达不同,你说的那道题我看了,A选项应该是[F(z)]^2因为p(maxX,Y)=P(X

独立同分布中心极限定理中的同分布是指相同的离散型随机变量的分布还是相同的连续型随机变量的分布

中心极限定理(centrallimittheorem)是概率论中讨论××随机变量××序列部分和的分布渐近于正态分布的一类定理.这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量近似服从正态分

X与Y是两个相互独立同分布且他们都服从标准正态分布,则X^2/(X^2+Y^2)的期望是多少

因为X^2/(X^2+Y^2)+Y^2/(X^2+Y^2)=1所以E[X^2/(X^2+Y^2)]+E[Y^2/(X^2+Y^2)]=E(1)=1因为X、Y服从相同的分布,且相互独立,所以:E[X^2

设x,y是相互独立同服从几何分布的随机变量,即它们共同的分布率为p(x=k)=pq^(k-1),

解答过程如图,写出Z1,Z2取值与X,Y取值的关系就可计算了.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!

设X与Y独立,下表给出了二维随机向量(X,Y)的分布、边缘分布中的部分概率值?

看不见你的图,我举个例子给你吧y值1234x值00.10.020.010.0410.20.040.020.0320.110.060.030.0730.090.080.040.06P(X=0)就是把第一

独立同分布的随机事件英语怎么说

iidIndependentandidentically-distributedrandomvariables

设随机变量X同Y独立同分布,它们取-1,1,两个值的概率分别为1/4 3/4,则P{XY=-1}=

P{XY=-1}=P{X=1,Y=-1}+P{X=-1,Y=1}=P{X=1}*P{Y=-1}+P{X=-1}*P{Y=1}=3/4*1/4+1/4*3/4=3/8

独立同分布 和期望与方差是相同的 这两个概念是不是同一个意思

同分布意味着期望和方差相同,但反过来不成立.毕竟期望和方差只是一阶矩和二阶矩,还有更高阶的矩存在.因此同分布事实上是很强的条件,更不必说是独立了

设X1,X2...Xn是独立同分布的正值随机变量.证明E[(X1+...+Xk)/(X1+...Xn)]=k/n,k≤n

因为(Xi/(X1+X2+……+Xn))的绝对值小于等于1,所以它的期望存在.由对称性,E[(X1)/(X1+...Xn)]=E[(X2)/(X1+...Xn)]=...E[(Xi)/(X1+...X