证明随机变量X Y的分布律为P(Z=i)

因为连续型随机变量的分布函数是其密度函数的变上限定积分,根据牛顿-莱布尼兹的原函数存在定理（微积分基本定理）,就可得到其是连续函数.

X和Y都是离散型分布　　先看X的概率分布：　　X01　　p0.40.6　　再看Y的概率分布：　　Y012　　p0.250.50.25　　又因为X与Y相互独立,所以（X,Y）的联合概率分布为：　　X\Y

已知随机变量X,Y服从同一分布,且X的分布律为P(X=-1)=1/4,P(X=0)=1/2,P(X=0)=1/4.若P{丨X丨=丨Y丨}=0,求（X,Y）联合分布律.答：P(-1,-1)=0,P(-1

P(1)E(X)=D(X)=1E(X^2)=2P(X=EX^2)=P(X=2)=1/(2e)如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,

f(x)=1,1≤x≤2f(y|x)=xe^(-xy),y≥0f(y|x)=f(x,y)/f(x)=f(x,y)=xe^(-xy)令z=xy,z≥0F(z)=P(Z≤z)=P(XY≤z)=∫(1,2)

因为不能保证X(k-1)

∵由题意知根据所有的概率和为1∴a5+a52+a53+…=1把a提出a（15+125+1125+…）=1∵括号中为无穷等比数列，根据无穷等比递缩数列的求和公式得到s=151−15=14∴14a＝1∴a

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

设随机变量X的分布律为X-2-1012P1/51/61/51/1511/30于是,Y=X^2的分布律为X^2014P1/57/3017/30Y的分布函数为F(y)=P{Y

已知XY独立同分布,所以P(Z=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)=1/2*1/2+1/2*1/2=1/2P(

因为X~t(k),由定义可令X=A/根号下B/k,其中A~N(0,1),X^2(k)分布Y=X^2=A^2/(B/k),因为A~N(0,1),所以A^2~X^2(k)Y=(A^2/1)/(B/K),则

X和1/X对应的概率是一样的,都是p*(1-p)^(n-1),那么E(1/X)=∑(1/k)*p*(1-p)^(k-1),其中,k从1到无穷.E(1/X)=p/(1-p)∑[(1-p)^k]/k=p/

简单噻,先求X^2的分布律X^204P0.30.7EX^2=0*0.3+4*0.7=2.8

ln1.25再问：大哥，步骤啊再答：（ln2.5-ln2）/（lne-ln1）对否？再问：貌似不对，你这算下是0.29多再答：不就是这么多么反正没过一再问：话说ln1.25是怎么怎么得到的，我想知道算

需要知道随机变量X的取值范围,(一)如果X的取值范围是1,2,3···则由所有情况概率总和为1可知：r*(p+p^2+p^3+```)=r*p/(1-p)=1,则p=1/(1+r)（二）如果X的取值范

X,Y服从正太分布N(0,1),因此P(X>0)=P(Y>0)=0.5P(XY>0)=P(X>0,Y>0)+P(X0)+P(X再问：X,Y服从正太分布N(0,1),因此P(X>0)=P(Y>0)=0.

由于∞k＝0P{X＝k}＝1，又eλ＝∞k＝0λkk!，∴a∞k＝0λkk!＝aeλ＝1∴a=e-λ

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

证明：Eξ=p+2qp+3q²p+…+k[q^(k-1)]p+…=p(1+2q+3q²+…)设S=1+2q+3q²+…+nq^(n-1),则由qS=q+2q²+

写出二元联合概率表如图,边缘概率是已知的,根据条件逐步填出表中的概率.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.