∵X,Y相互独立且均服从正态分布,∴aX-bY服从正态分布,从而:E(aX-bY)=aE(X)-bE(Y)=(a-b)μ,根据题设:P(aX−bY<μ)=12,知:P(aX−bY<μ)=P(aX−bY−μ<0)=12=Φ(0),∴E(aX-bY-μ)=(a+b-1)... 分析总结。 首先根据正态分布的线性性质得出axby也服从正态分布根据期望的性质可...
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)；...
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)；...
但就这么想就是错的啊， x和x相关系数是100%，所以还要加上考虑交叉2*100%*\sigma(x)*\sigma(x)
为方便，设a2=p,b2=q=1−p.设X的特征函数为f，于是归纳法可以知道f(t)=∏k=0nf(pn−kqkt...
设x与y相互独立,且均服从正态分布n(μ,σ^2),设u=ax+by,v=ax-by,且ab不等于0,试求u和v的相关系数ρ(x>y) 由x与y相互独立,有cov(x,y)=0,故D(u)=D(ax+by)=a^2Dx+b^2Dy=(a^2+b^2)σ^2 D(v)=D(ax-by)=a^2Dx+b^2Dy=(a^2+b^2)σ^2,cov(u,v)=cov(ax+by,ax-b...
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...
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)；...
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 分析总结。 可知xz二维正态分布另外x与z相相关系数p不好打是不为零的结果...
aX-bY)=a^2*sigma^2-b^2*sigma^2。看出来了吧a^2=b^2且不为0时，不相关，而且是独立。