设X,Y均服从正态分布,则协方差Cov(X,Y)=0是X与Y相互独立的( )。 A. 充分条件 B. 必要条件 C. 充要条件 D. 既不充分又不
两个总体正态分布的变量X,Y的方差分别是4和2,协方差,1.95,它们之间的积差相关系数是()。A.1.38B.0.69C.0.38D.0.75
因为X和Y分别独立服从N（0,1）和N（1,1），所以X+Y服从N（1,2），其中均值是两者均值和，方差是两者方差和。正态分布以x=μ为对称轴，μ表示其均值，很显然落在对称轴左右两边的概率各位1/2，这也就是公式的几何意义。由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值...
如果x服从正态分布N，则x平方服从N（u,（σ^2）/n）。因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N（u,σ^2) ,正太分布可加性X1+X2...Xn服从N（nu,nσ^2).均值X=（X1+X2...Xn）/n,所以X期望为u,方差D(X)=D（X1+X2...Xn）/n^2=σ^2/n E（Y）= E [X] = - E [X] = 0 Y...
如果x服从正态分布N，则x平方服从N（u,（σ^2）/n）。因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N（u,σ^2) ,正太分布可加性X1+X2...Xn服从N（nu,nσ^2).均值X=（X1+X2...Xn）/n,所以X期望为u,方差D(X)=D（X1+X2...Xn）/n^2=σ^2/n E（Y）= E [X] = - E [X] = 0 Y...
正态分布是一种常见的随机变量分布，在统计学中有着广泛的应用。其中，正态分布的加减计算公式指的是两个正态分布变量之和或差的分布计算公式。式中，μx和μy分别是X和Y的均值，σx^2和σy^2分别是X和Y的方差。加减计算公式的意义在于，通过已知的X和Y的分布参数，可以对它们进行加减运算后得到...
DX公式刻画了随机变量X与其期望值EX的平均偏差程度，称DX为随机变量X的方差。为X的标准差(Standard Deviation)或均方差，记为σX。性质 方差的性质 1．设C为常数，则D(C) = 0（常数无波动）；2． （常数平方提取）；证：特别地 D(-X) = D(X), D(-2X ) = 4D(X)（方差无负值）3．若X 、Y 相互...
因为X，Y独立，所以Var（X-Y）=Var（X）+Var（Y）=2∑（∑^2）=2（∑^2），如果∑（大写,不是小写的σ）出现，代表的就是方差）。正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N...
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)；...