百度试题 结果1 题目数学期望E(X-Y)=?过十概率论中E(X-Y)=什么啊?相关知识点: 试题来源: 解析 E(x-y)=E(x)-E(y) 两个随机变量差的期望等于这两个随机变量的期望的差 反馈 收藏
【解析】随机变量X与Y相互独立且服从N(0,1/2)的正态分布所以Z=X-Y服从标准正态分布N(0.1)E|X-Y|=E|Z|=(2π)∼(-0.5)*∫ (-z^2/2)dz=√((2J)π) E|X-Y|_2=E|Z|_2=EZ^2=(2π)∼(-0.5)*∫(-∞,+∞) ∞1z^2*e^z(-z^2/2)dz=1 D|X-Y|=E|X-Y|^2-(E|X-...
【题目】设随机变量X和Y相互独立,且均服从正态分布N(0,1/2) 则随机变量X-Y的数学期望 E(|X-Y|)= 相关知识点: 排列组合与概率统计 概率 离散型随机变量的期望与方差 期望 正态分布曲线的特点及曲线所表示的意义 正态分布曲线的特点 试题来源: 解析 【解析】√(2/π) 反馈 收藏 ...
所以Z=X-Y服从标准正态分布N(0.1)E|X-Y|=E|Z|=(2π)^(-0.5)*∫【-∞,+∞】|z|e^(-z^2/2)dz=√(2/π)E|X-Y|^2=E|Z|^2=EZ^2=(2π)^(-0.5)*∫【-∞,+∞】z^2*e^(-z^2/2)dz=1D|X-Y|=E|X-Y|^2-(E|X-Y|)^2=1-2/π=(π-2)/π所以E|X-Y|=√(2/π)...
解析 如果X、Y独立,则:E(XY)=E(X)*E(Y) 如果不独立,可以用定义计算:先求出X、Y的联合概率密度,再用定义. 或者先求出Cov(x,y)再用公式 Cov(X,Y)=E(XY)--E(X)*E(Y), D(X±Y)=D(X)+D(Y)±2*Cov(X,Y) 分析总结。 先求出xy的联合概率密度再用定义...
表示x的“平均”，即数学期望，而现在相当于把xy看成一个数（x，y各自随机取值），然后求（不妨设z=xy），也就是E(Z)=E(XY)。概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
数学期望E的计算方式依赖于随机变量X和Y的联合分布。具体计算步骤如下：计算数学期望E的步骤：1. 确定联合分布：首先，需要知道随机变量X和Y的联合分布，这通常是一个二维的概率分布表或函数。2. 计算乘积的期望值：对于每一个可能出现的的组合，计算X与Y的乘积，并乘以该组合的概率。3. 求和或积分...
对于连续型随机变量，数学期望的计算公式为：E(X) = ∫xf(x)dx。其中，f(x)是随机变量的概率密度函数。此外，数学期望还有一些性质，比如：E(C) = C，其中C是常数。E(CX) = CE(X)，其中C是常数。E(X+Y) = E(X) + E(Y)。如果X和Y相互独立，则E(XY) = E(X)E(Y)。这些性质...
xy不独立算E（XY）用公式E（XY）=E(X)*E(Y)。E(XY)是数学期望。在概率论和统计学中，数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等...