灵鹊做题网设极限定理独立同分步,U(0,a),其中常数a>0,证明y=max{}y
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/28 00:32:27
这是双变量函数的概率分布,先求出概率分布函数,再求导就得到密度函数.我明白你的意思,你是想让别人帮你做出来.我提供思路.你从分布函数出发,首先求z=max(x,y)的分布函数,它等于p(Z再问：这个混
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
这是三个变量,不是有固定值的数字三个全部服从相同的概率分布举个例子1~10随机抽取个数字X1你其实并不知道X1到底是多少X1服从分布就是以10%的概率取到1~10任何一个数X2如果说和X1的分布相同,
cov(U,V)=cov(x+y,x-y)=cov(x,x)-cov(x,y)+cov(y,x)-cov(y,y)变量X和Y相互独立-->cov(x,y)=cov(y,x)=0量X和Y相互同分布-->
P[Z>t]=P[X1>t,...,Xn>t]=P[X1>t]^n,得知Z亦为参数为n的指数分步,所以期望是1/n,方差是1/n^2.做数学题最大的乐趣是想题,考试的时候没有人给你问.
留下邮箱的话我发给你我们概率论书上的具体解释~比较长,难打.简述下第一题：切比雪夫大数定理,条件是Var(Xi)无穷)最后说辛钦大数定理的条件是,xi的期望存在,并且xi独立同分布,其取消了方差的条件
∵cov（U，V）=E（U-EU）（V-EV）=E（X-Y-E（X-Y））E（X+Y-E（X+Y））=E（X-EX-Y+EY）E（X-EX+Y-EY）=E（X-EX）2-E（Y-EY）2=DX-DY由
Pxy是相关系数?应该是等于零
1、概率密度f(x,y)=f(x)*f(y)=25e^(-5y)0
第一步计算出X(n)的分布函数,从而分布密度.（有现成公式）第二步计算P（|X(N)-a|>e)=P(a-ea再问：X(n)的分布函数该怎么求再答：如果U（0，a）的分布函数是F(x)，则Xn的分布函
E（xy）=E（x）×E（y）=1×3=3
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
用定义做就行lim(n->∞)P{[∑(1,n)Xi-n*E(Xi)]/[√n*√D(Xi)]≤x}=Φ(x)因为Xi~P(λ),所以E(Xi)=D(Xi)=λ,代到上式lim(n->∞)P{[∑(1
900台同类型的机床独立地工作,在一个工作时内每台机床发生故障的概率为0.1所以随机变量服从二项分布根据棣莫弗-拉普拉斯定理μ=np=900*0.1=90σ=√（npq）=9所以（X-90）/9~N(
function b=bern(n,p)x=rand(n,1);% x is an n array ,choose fr
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：