e（xy）和e（x，y）的区别在于前者表示两个随机变量的期望值的乘积，而后者表示一个关于两个随机变量的函数的期望值。在概率论中，e（xy）表示随机变量X和Y的期望值的乘积。如果X和Y是独立的，那么e（xy）等于e（x）e（y），即两个期望值的乘积。这是因为独立的随机变量的联合概率分布可以分解...
XY独立，那么E（XY）＝E（X）E（Y），于是baiCOV（XY）＝E［（X－E（X））（Y－E（Y））］＝E（XY）－E（X）E（Y）＝0。至于为什么XY独立E（XY）＝E（X）E（Y），这是因为XY的两个分布pxy（xy）＝px（x）py（y）。协方差是两个变量的总体误差，它不同于一个变量误差的方差。如...
E(XY)=E(X)E(Y),所以X和Y的协方差cov(X,Y)=E(XY) - E(X)E(Y)=0,故X和Y的相关系数ρ=cov(X,Y) / (√DX *√DY) =0,ρ反映的是变量X与Y之间线性相关的密切程度,ρ越小则X和Y之间的线性相关程度越低,而ρ=0故X与Y不相关,... 解析看不懂?免费查看同类题视频解析查看解答 ...
如果有联合分布律的话,E(XY)=(X1)*(Y1)*(P1)+(X2)*(Y2)*(P2)+…。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。 协方差与方差之间有如下关系: D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y) D(X-...
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...
结论是，计算两个随机变量e(xy)的期望值，其方法取决于它们的关系。如果X和Y独立，那么e(xy)可以直接通过e(x)和e(y)的乘积得到，即E(XY) = E(X) * E(Y)。然而，如果X和Y不独立，我们需要通过更复杂的步骤来求解。首先，计算它们的联合概率密度函数，然后利用数学期望的定义进行计算。独立性...
必要条件。X与Y独立可以推出E（XY）=E（X）E（Y），但E（XY）=E（X）E（Y）不能推出X与Y独立，只能得出X与Y不相关（协方差为0）。定义：设A,B是两事件，如果满足等式P(A∩B)=P(AB)=P(A)P(B)，则称事件A、B相互独立，简称A、B独立。1、P(A∩B)就是P(AB)2、若P(A)>0，P...
已知z=e^(xy),则∂z/∂z=[e^(xy)][∂(xy)/∂x]=ye^(xy);∂z/∂y=[e^(xy)][∂(xy)/∂y]=xe^(xy).这是因为:对x求偏导数时,要把y看作常量;对y求偏导数时要把x看作长量... 分析总结。 在微积分中exy的偏导数关于x的偏导数为什么是yexy而不是ex加上ey结果...
所以当X，Y不相关时，cov(X,Y)=E[XY]−E[X]E[Y]=0，可推出E[XY]=E[X]E[Y]。再多说一点点n维的吧，其实道理一样。在n维中，X和Y是两个Random Vector（随机向量）。，均为随机变量（不一定独立）X=(X1,X2,...,Xn)TY=(Y1,Y2,...,Yn)TX1,X2,...,Xn，Y1,Y2,...Yn均为随机变量...
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