设x是的正态分布原假设-搜答案-百度作业网

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

E(Y)=E(200X185)=2185,D(Y)=200²D(X)=100²,P{2070＜P＜2300}=P{(2070-2185)／100＜(Y-2185)／100＜(230

你好！定理是当X与Y独立时，X+Y服从正态分布，而当X与Y不独立时，X+Y不一定服从正态分布。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

对于选项（A）：两个随机变量X和Y都服从标准正态分布，但它们的和不一定服从正态分布，因为X和Y不是相互独立的．倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布为正态分布，则可以推出X+Y服从正态分布，否则不一定

联合密度函数f(x,y)=f(x)*f(y)=(1/2π)e^[-(x^2+y^2)/2]画图可知（X为纵坐标,Y为横坐标）是的Z

设A=E(X^2/(X^2+Y^2)),B=E(Y^2/(X^2+Y^2)),A+B=1,A-B=0.所以...A=0.5

{接受H0︳H0不真}是犯了以假为真的错误,是第二类错误,如题设概率为y.因此{拒绝H0︳H0不真}是上述事件的对立事件,概率是1-y.答案P{拒绝H0︳H0不真}=(1-y)

这是犯了以真为假的错误,这个错误的概率是x.再问：能具体讲解一下吗？我不怎么理解再答：{拒绝H0︳H1不真}：表示备择假设不对，在这个条件下意味着原假设是正确的，即人们所谓的原假设是真的。现在拒绝了原

不独立的话,函数形状在三维空间就不是那种草帽型扩散的函数相互独立联合密度里新的指数是-{(x-u1)^2/o^1+(y-u2)^2/o2^2}(x,y)在圆心为(u1,u2),双轴比例为o1,o2的所

P{|X-μ|

Y=(X+3)/2由X~N(-3,4)知,μ=-3,σ=2.则Y=(X-μ)/σ=(X+3)/2服从标准正态分布N(0,1)

P(x0)=0898f就是那个圈加一竖（ps：莫非也是seu的孩纸==）

以为是标准正态分布,分布函数关于y轴对称,Ф（0）刚好是y轴左半部分面积.因为总面积为1（总概率为1）,面积的一半,即Ф（0）=0.5.

这个题有点技术含量印象中先要分部积分化简.楼下的接着做.

简单来说,就是反正法.比如双侧检验,问有无显著变化,你要验证是没有,当然就是等号放在原假了.如“某机床厂加工一种零件,根据经验知道,该厂加工零件的椭圆度近似服从正态分布,其总体均值为m0=0.081m

(x-μ)/σ~N(0,1)(x-10)/4^0.N(0,1)10

由已知X服从均值为1、标准差（均方差）为2的正态分布，所以X−12～N（0，1），E（X）=1，D（X）=2；由Y服从标准正态分布，所以：Y～N（0，1），E（Y）=0，D（Y）=1；又X、Y相互独立

图象关于X=2对称所以P(0

/>答案是B.X,Y分别是随机变量,(X,Y)是一个把样本空间映射到实数平面的函数.它是一个二维随机变量.D是错误的.A,B,C的区别在于(X,Y)的分布是不是二维正态分布.我们只需举两个例子就可以说

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