具体来说,我们可以通过以下步骤来求解:根据问题的具体情况,确定两个随机变量X和Y的联合概率密度函数f(x,y)。将联合概率密度函数f(x,y)分别对y和x进行积分,得到两个边缘密度函数fX(x)和fY(y)。
先求关于X的边缘密度 fX(x)=12x(1-x)^2 E(x)=xfX(x)从0-1积分 得出2/5 E(xy)=xyf(x,y)先积Y,从0-2(1-X)后积X,从0-1,最后得出4/15。
边缘密度函数求解方法是:根据变量的取值范围,对联合概率密度函数积分,对y积分得到X的边缘概率密度。
∴fX(x)=[2e^(-2x)]∫(0,∞)e^(-y)dy=2e^(-2x),x0;fX(x)=0,x其它。∴X的边际分布函数FX(x)=∫(0,x)fX(x)dx=1-e^(-2x),x0;FX(x)=0,x其它。
=∫∫f(x,y)dxdy=∫∫adxdy=a∫(0,1)dx∫(x^2,x)dy=a/6;所以a=6;(X,Y)的联合密度函数f(x,y)=6 (x,y)∈D。
又,X、Y的边缘分布密度函数分别为,fX(x)=∫(1-x,1)f(x,y)dy=2x,0x1;fX(x)=0,x为其它。fY(y)=∫(1-y,1)f(x,y)dx=2y,0y1;fY(y=0,y为其它。
均匀分布的概率密度函数是f(x)=1/(b-a)。在概率论和统计学中,均匀分布(矩形分布),是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。
均匀分布的概率密度:概率密度函数有时为0,有时为1/(b-a)。在概率论和统计学中,均匀分布也叫矩形分布,它是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。
均匀分布的概率密度函数公式是f(x)=1/(b-a)。在概率论和统计学中,均匀分布也叫矩形分布,它是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。均匀分布对于任意分布的采样是有用的。
均匀分布的密度函数公式如下:f(x|θ)=1θ,0≤x≤θ。求均匀分布密度函数公式:f(x)=(x-a)/(b-a)。在概率论和统计学中,均匀分布也叫矩形分布,它是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。
1、可以把概率密度看成是纵坐标,区间看成是横坐标,概率密度对区间的积分就是面积,而这个面积就是事件在这个区间发生的概率,所有面积的和为1。
2、/4*x^4)|(0,1)=1/12。(4)所以,根据定义:COV(X,Y)=E(XY)-E(X)*E(Y)=1/12-1/3*1/3= -1/36。ρXY=COV(X,Y)/(根号D(X)*根号D(Y)=-1/36/(1/18)= -1/2。
3、先求密度函数,然后根据密度函数以及期望和方差的定义,通过积分求出期望。具体步骤如下:(X,Y)在图中的三角形里均匀分布,因为密度函数在全域的积分是1,所以它在三角形里的密度函数是三角形面积的倒数。
4、【答案】:答案:A 解析:随机变量X,Y(不独立也行),则E(X+Y)=E(X)+E(Y)。因为随机变量X、Y服从区间[0,1]上的均匀分布,则E(X)=(a+b)/2,E(X+Y)=E(X)+E(Y)=1/2+1/2=1。
5、如图,用联合概率密度与边缘、条件概率密度的关系计算。经济数学团队帮你解请及时评价。
6、X,Y均匀分布的区域是x轴、y轴、x+y=1围成的三角形,在这个三角形内的点(x,y)概率相同。求(x,y)在某一个区域的概率只要求区域面积的比值就行了。
1、在边界密度函数的计算中,我们可以利用Greens函数来描述系统内部和边界之间的相互作用。具体计算步骤如下:确定系统的内部和边界区域。内部区域通常表示为Ω,边界区域表示为Γ。
2、具体来说,我们可以通过以下步骤来求解:根据问题的具体情况,确定两个随机变量X和Y的联合概率密度函数f(x,y)。将联合概率密度函数f(x,y)分别对y和x进行积分,得到两个边缘密度函数fX(x)和fY(y)。
3、边缘密度函数是指在二维随机变量中,其中一个变量的概率分布。在这种情况下,我们想要找到关于 x 的边际密度函数,也就是当 y 固定时,x 的概率分布。给定 f(x,y) = 10,我们可以使用积分来计算边际密度函数。
4、边缘密度函数求解方法是:根据变量的取值范围,对联合概率密度函数积分,对y积分得到X的边缘概率密度。
1、我们先把Z写成X的函数的形式,Z=g(X)。发现这个函数在(0,1)上存可逆可导。这样我们可以利用X的密度函数以及g的反函数的倒数求出Z的密度函数。
2、Y的概率密度函数为 f(x)= e^(-x) x≥0 0 其他 利用和的分布公式可知,Z的概率密度函数为 g(y)=∫R p(x)f(y-x)dx =0 y≤0 ∫[0,y]e^(x-y)dx=1-e^(-y) 01 也就是Z的概率密度是个分段函数。
3、随机变量Y=1/(1+X)的概率密度函数为:1/y^2或0。
4、=Z=1时 FZ(z)=P(Z=z)=P(max{X,Y}=z)=P(X=z)P(Y=z)=z*(1-e^(-z)z1时。