Y服从卡方分布的条件-搜答案-百度作业网

Z的分布叫做瑞利（Rayleigh）分布,具体求法：f(x,y)=[1/(2πσ^2)]*e^-[(x^2+y^2)/2σ^2]当z=0时,有：F(z)=∫∫f(x,y)dxdy,其中积分区域为x^2

提示：假设Z=min(X,Y)Pr[Z

X²/1,Y²/1均服从自由度为1的χ²分布.按照F分布的定义,(X²/1)/(Y²/1)=X²/Y²,服从自由度为(1,1)的F

令x,N（0,1）x=1/根号（2π）*exp(-x^2/2)y=1/根号（2π）*exp(-y^2/2)x平方=1/（2π）*exp(-x^2)y平方=1/（2π）*exp(-y^2)由于x+y=1

明显是F分布,而且是F（1,3）.关于F分布你百度百科查一下就知道了.而t分布的话,比如自由度是3,他的分子是正态分布,分母是根号下的Y除以自由度3,其中Y是服从卡方分布的随机变量.所以平方后,分子是

由于:P(X=0,Y=0)=P(X=1,Y=0)=P(X=0,Y=1)=P(X=1,Y=1)=1/4.P(Z=1)=P(X=1,Y=0)+P(X=0,Y=1)+P(X=1,Y=1)=3/4.P(Z=0

这个用泊松分布可加性来做,很简单X,Y相互独立且分别服从p(λ1),p(λ2)那么Z=X+Yp(λ1+λ2)参考资料里有他的证明

要用到微积分吗?具体公式给下回答：=Σ（3^I*e^(-3)I/I!）(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!）=Σ（3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!）=Σ[

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)

3X/2Y=(X/2)/(Y/3),所以服从自由度(2,3)的F分布.

你觉得可能吗……相当于卡方中每个正态分布乘以了根号2倍,就不是标准正态分布了应该说是(2z)/2服从卡方

先把你要表达的东西用数学式子完整写出来.再问：卡方分布的密度函数在matlab中可以用chi2pdf(x,3)来求解，Y=sqrt（X），matlab的表达式为f=sqrt(x)*chi2pdf(x,

用SPSS计算得P=0.13.

依题意,X1、X2均服从标准正态分布(X1+X2)/√2服从N（0,1）相当于只有1个标准正态分布的平方,所以自由度为1的卡方分布

是这样子的,X服从于自由度为3的卡方分布,则有X=x1^2+x2^2+x3^2从X里抽出三个样本,则X1,X2,X3都有上面X=·····的表达式.根据卡分分布的可加性,3*3=9.则有,X1+X2+

卡方分布

P(X=x|X+Y=z)=P(X=x,Y=z-x)/P(X+Y=z)=(1-p)^(x-1)p(1-p)^(z-x-1)p/P(X+Y=z)再问：没有错，但是没有写完啊……P(X+Y=z)=？（考虑卷

π(a)π(b)π(a)π(b)为柏松分布则P{X=k}=(a^k)e^(-a)/k!P{Y=m}=(b^m)e^(-b)/m!k,m=0,1,2.因为X,Y相互独立则他们的联合分布P{X=k,Y=m

总体均值的区间估计:当总体方差σ已知的时对于给定的置信度1-α(本题为95%,α=0.05)则的置信区间为(X-(σ/√n)Zα/2,X(σ/√n)Zα/再问：你确定是服从正态分布？还有，为什么左边是

这个题目不难,倒是不好输入啊：(n-1)S²/σ²=(n-1)*1/(n-1)*Σ(Xi-X‘)²/σ²=Σ(Xi-X’/σ）²上面Σ后面就是标准化X