'e(xy)期望',即E(XY),是随机变量X和Y乘积的期望。如果X和Y独立,那么E(XY)等于E(X)和E(Y)的乘积;如果X和Y不独立,则需要通过它们的联合概率密度函数来计算E(XY)。此外,期望具有线性性质,即对于任意常数a和b,有E(aX + bY) = aE(X) + bE(Y)。 二、计算方法 离散随机变量...
期望的一般公式为: E(XY)=∑x∑y[x⋅y⋅p(x,y)]E(XY) = \sum_{x}\sum_{y} [x \cdot y \cdot p(x,y)]E(XY)=∑x∑y[x⋅y⋅p(x,y)] 其中,p(x,y)p(x,y)p(x,y)是X=xX=xX=x且Y=yY=yY=y的联合概率。 如果XXX和YYY是连续型随机变量,则期望的公式变为: E(XY)=∫...
[ E(XY) = E(X) imes E(Y) ] 如果不独立,需要用定义来计算期望 E(XY)。具体步骤如下: 1. 首先求出X和Y的联合概率密度函数或联合分布列。 2. 如果是离散型随机变量,使用公式 ( E(XY) = sum_{i} sum_{j} i imes j imes P_{ij} ),其中 ( P_{ij} ) 是X取i,Y取j时的联合概率。 3...
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...
二维连续型随机变量(X, Y)的期望E(XY)是通过计算其联合概率密度函数f(x, y)在整个定义域上的积分来得到的,具体表达式为:E(XY) = ∫∫∞−∞∞−∞ x y f(x, y) dx dy。以下是对这一概念的详细解释: 一、期望E(XY)的定义 期望E(XY)是描述二维连...
但是这个E(XY)不会算啊 答案 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) 相关推荐 1数学期望E(XY)怎么计算是这公式 Cov(...
数学期望中E(XY)表示xy相乘的数学期望。首先x，y都是随便变量，E（x）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...
解析 EXY)=E E-|||-COV(x)=E(x)-E(x)⋅E(Y) -|||-E(x)=∫_(-∞)^(+∞)F_mxy+(x-y)dxdy 分析总结。 概率中的期望exy要怎么求啊结果一 题目 概率中的期望E(XY)要怎么求啊 答案 (13(x3-(x)3=(x)A00-|||-88-|||-=(Ax13相关推荐 1概率中的期望E(XY)要怎么求啊 ...
由离散型变量的期望公式可知：同理：而对于每一个yj，可分别求得上式的每一个出来，下面给出一个的求法，另外3个求法类似：按此公式就可以求出了EXY=2.55了。
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)。离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定 变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型...