设二维随机变量(X,Y)有以下概率密度 f(x,y)=ce^-x-y,求常数c

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/30 04:22:09
设二维随机变量(X,Y)有以下概率密度 f(x,y)=ce^-x-y,求常数c
设二维随机变量(x y)的联合概率为f(x,y)={1,|y|

∫∫f(x,y)dxdy=∫kxdx(0-->1)∫dy(0--->x)=∫kx^2dx(0-->1)=k/3=1--->k=3X的边缘概率密度fX(x)=∫3xdy(0-->x)=3x^2Y的边缘概

设二维随机变量(X,Y)服从区域G={(x,y):1

我假设x和y是独立的啦是不是漏写了Fx(x)=x-1.Fy(y)=(y-1)/2P(zt)=1-P(min(x,y)>t)=1-P(x>tandy>t)=1-P(x>t)P(y>t),(根据独立性)=

设二维随机变量(X,Y)在区域G={(x,y)|0

cxysxsgwhm77766041542011-09-2422:59:06vxjfjghunc\x0df(x,y)=2E(X)=∫[-1,0]dx∫[-1-x,0]2xdy=∫[-1,0]2x(1+

密度函数题设二维随机变量(X,Y)在区域D={(x,y)|0

随机变量(X,Y)在区域D服从均匀分布,则联合密度函数P(X,Y)=1/Ω,Ω=1/2即区域D的面积,为直线x=0,y=x,y=1所围的部分,所以P(X,Y)=2

设二维随机变量(X,Y)服从二维正态分布,求(X,Y)的联合概率密度函数f(x,y)

套公式即可.σ1^2=DX=16,σ2^2=DY=25.ρ=Cov(X,Y)/(σ1σ2)=0.6,√(1-ρ^2)=0.8.f(x,y)=(1/32π)e^{(-25/32)[x^2/16-3xy/

概率统计问题,二维连续型随机变量问题,设二维随机变量(X,Y)的联合概率密度为

再问:为什么是用“1-”,而不能用整个面积去减?还有(4)的x的取值为什么是0到1而不是Y到1?我一直搞不懂这些取值是怎么定的?还有我最后一题看不懂...再答:第一个问题:整个面积的积分的概率就是等于

概率论设二维随机变量(x,y)的联合密度函数

1)c(∫(0~2)ydy)(∫(0~2)xdx)=14c=1c=1/42)一看互相不干涉取值就可以说是独立了fx=(1/4)∫(0~2)xydy=x/2(0

设二维随机变量(X,Y)的概率密度为

注:这是2007年考研数学一第23题,楼主随便在网上搜一下“2007年数学一答案”,就可以找到答案

设二维随机变量(X,Y)的联合分布律为:

我遭得住你是不是把老师不知道题都弄上来了哦嘿嘿当年我们怎么没想到这么个办法呢

二维随机变量题目设二维随机变量(X,Y)具有联合概率密度f(x,y)={Csin(x+y) x≥0,y≤4/PI, 0

f(x,y)在其对应区域的二重积分为1,即可求出c,积分号输不出来,见谅

设二维随机变量(X,Y)具有概率密度f(x,y)=6xy,(0

Cov(x,y)=EXY-EXEY挨个求出来不就可以了吗?EXY=1/3EY=3/5Ex=2/5Cov(x,y)=7/75

设二维随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)=cxy,0

由联合密度函数的正则性可得:再问:错了再答:稍等接着上面,联合密度函数出来了,求联合分布函数:再问:再问一个问题哦,同一个题目,问P{2X+Y=

设二维随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)=1(0

从所给联合密度知属于二维均匀分布,概率可用面积之比计算.x+y=1刚好是正方形区域的对角线,故P{X+Y>1}=1/2

一道连续型随机变量问题:设二维随机变量(X,Y)的密度函数

1、由密度函数的性质∫[0--->+∞]∫[0--->+∞]Ae^(-2x-3y)dxdy=1即:A∫[0--->+∞]e^(-2x)dx∫[0--->+∞]e^(-3y)dy=1得:A[-(1/2)

设二维随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)=1 0

你要注意我的解题过程:以后有问题可以在电脑上点击如下链接:进入我的页面后点击右边我的头像下的“向他提问”按钮即可.再问:大神那个关于y的边缘密度函数好像反了呀!!!再答:画画图看一看,应该不会啊

设二维随机变量(X,Y)服从园域G:x^2+y^2

画出图形,对x积分得到fY(y),画一条水平线交圆于2点,其横坐标分别是-√R^2-y^2,√R^2-y^2,也就是积分上下限.对y积分可得到fX(x).同理画一条垂直线交圆于2点,纵坐标分别是-√R

设(X,Y)为二维随机变量,证明:COV(X,Y)=E(XY)-EXEY

E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=E[XY-XE(Y)-E(X)Y+E(X)E(Y)]=E(XY)-E(X)E(Y)-E(X)E(Y)+E(X)E(Y)=E(XY)-E(X)E(Y)