aX-bY服从正态分布，因为正态分布之间的线性加减，以及乘以一个常数，不会影响其正态分布的性质。如果X和Y独立，且各自的均值为μx和μy；那么，aX-bY均值为 aμx-bμy，方差为：（aσx）^2+（bσy）^2 。分析过程如下：X,Y服从正态分布，则X~N(μx,σx^2)，Y~N(μy,σy^2)；因为，X~
正态分布之间的加减这样的线性计算，包括自己本身乘以一个常数，不会影响其正态分布的性质，所以aX-bY还是服从正态分布。看是否独立，也就是X和Y之间的协方差是否为0。如果X和Y独立，且各自的均值为μx和μy，那么合并后的均值为 aμx-bμy 方差为：（aσx）^2+（bσy）^2 如果X和Y不独立...
X,Y是独立同分布的正态分布~N(u,sigma^2)，求aX+bY和aX-bY的相关系数。这两个新的正态分布独立...
aX+bY与X同分布，能否证明X服从正态分布？设随机变量 [公式] 与 [公式] 独立同分布，且 [公式] ...
正态分布可加性公式是:X+Y~N(3,8)。 相互立的正态变量之线性组合服从正态分布。即X~N(u1,(q1)^2),Y~N(u2,(q2)^)。 则Z=aX+bY~N(a*u1+b*u2,(a^2)*(q1)^2+(b^2)*(q2)^2)。 正态分布的由来: 正态分布是最重要的一种概率分布。正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于173...
正态分布的线性组合公式是指当多个正态分布的随机变量经过线性组合后，其结果仍然服从正态分布。假设有两个正态分布的随机变量X和Y，其均值分别为μX和μY，标准差分别为σX和σY。定义一个新的随机变量Z，通过线性组合X和Y得到：Z = aX + bY其中，a和b为常数。如果aX和bY两个随机变量的线性...
正态分布可加性公式是:X+Y~N(3,8)。 相互立的正态变量之线性组合服从正态分布。 即X~N(u1,(q1)^2),Y~N(u2,(q2)^) 则Z=aX+bY~N(a*u1+b*u2,(a^2)*(q1)^2+(b^2)*(q2)^2) 扩展资料: 集中性:正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置。 对称性:正态曲线以均数为中心,左右对称,...
正文 1 正态分布的可加性定理是：X+Y-N(3，8)。即X-N(u1，(q1)^2)，Y~N(u2，(q2)^)，则Z=aX+bY-N(a*u1+b*u2，(a^2)*(q1)^2+(b^2)*(q2)^2)。正态分布也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了...
当两个正态分布是相互独立的时候，它们的线性组合也保持正态分布的特性。这意味着如果两个随机变量X和Y分别符合正态分布，记作X ~ N(μ₁, σ₁²)和Y ~ N(μ₂, σ₂²)，那么通过线性组合得到的新变量aX + bY，同样也会遵循正态分布规律。具体而言，...
概率 (X,Y)满足二维正态分布,Z=aX+bY.问(X,Z)的联合分布是否是二维正态分布.为什么? 答案 首先Z是一个正态分布,因为Z是正态分布的线形变换 可知(X,Z)二维正态分布,另外X与Z相相关系数P(不好打)是不为零的. 可以参考二维正态分布的概率密度公式.系数很容易解出来 相关推荐 1满足二维正态分布?...