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...
百度试题 题目1、设(X,Y)的联合概率密度为,则数学期望E(XY)等于( )。【单选题】 A.B.C.D.相关知识点: 试题来源: 解析 A 由于,将原式代入,解得:k=2。则:。 反馈 收藏
当涉及到随机变量X和Y的乘积的数学期望E(XY)的计算时，情况会有所区别。如果X和Y是独立的，计算过程相当直接，可以利用期望的线性性质，即E(XY)等于E(X)与E(Y)的乘积，即E(XY) = E(X) * E(Y)。这个结果是由于独立随机变量的乘积的期望值等于各自期望的乘积，无需考虑它们之间的关联性。然...
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。
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...
期望E(X, Y)实际上是所有可能(x, y)对乘以其对应概率的加权和，计算公式如下：E(X, Y) = Σ[ x * P(x, y) ] + Σ[ y * P(x, y) ]其中Σ表示对所有(x, y)的和，P(x, y)是联合分布律表格中的对应概率值。实际操作步骤</ 1. 找到联合分布律表格中(x, y)的所有可能值。
如果有联合分布律的话，E（XY）=(X1)* (Y1)*(P1)+ (X2)*( Y2)*(P2)+…以此联合分布表为例：
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(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
1 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性...