数学期望e(xy)是随机变量X和Y乘积的期望。在有联合分布律时,它等于各取值乘积与其对应概率乘积之和;若X和Y相互独立,则E(XY)=E(
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...
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)±...
简介 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。若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。扩展资料：随机变量与模糊变量的不确定...
数学期望E(XY)怎么计算是这公式 Cov(X,Y)=E(XY)--E(X)(Y)其中E(X)(Y)这个会算。但是这个E(XY)不会算啊
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)516分享举报您可能感兴趣的内容广告 律师成人自考已公布-需满足以下三个条件 律师成人自考...
另外，你还可以利用协方差Cov(X,Y)来计算E(XY)。协方差衡量的是两个随机变量的线性相关程度，公式为Cov(X,Y) = E(XY) - E(X)*E(Y)。换句话说，通过已知的协方差和各自的期望值，你可以计算出乘积的期望。此外，协方差还能用于计算方差的组合，如D(X±Y) = D(X) + D(Y) ± 2*Cov...
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...
条件期望，又称条件数学期望。为了方便起见，我们讨论两个随机变量X与Y的场合，假定它们具有密度函数f(x,y) ，并以g(y|x) 记已知X=x的条件下Y的条件密度函数，以h(x) 记X的边缘密度函数。定义在X=x的条件下， Y的条件期望定义为：E(Y|X=x)=∫y*g(y|x)dy。定义 在概率论中，条件期望是一个实数...