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, 但是不相关只是表明X与Y没有线性相关的关系,不
exy=exey不能推出独立。是必要条件。X与Y独立可以推出EXY=EXEY，但EXY=EXEY不能推出X与Y独立，只能得出X与Y不相关（协方差为0）。EXY=EXEY只能保证 X，Y不相关这里的不相关的意思是线性不相关但是也可以非线性相关只有X，Y。EXY=EX*EY和X,Y不相关是充要是X.Y独立的必要不充分条件如果(X.Y)是二维正态...
通常需要知道(X,Y)的密度函数或分布律，然后按期望公式计算 如果X与Y有关系的话，可以利用他们的关系...
不能说明X和Y独立。EXY=EXEY仅表明X和Y线性不相关,但独立性的条件更为严格,需要满足联合概率分布等于边缘概率分布的乘积。以下是具体分析:一、独立性的核心条件两个随机变量独立的数学定义是:对于所有可能的取值x和y,其联合概率满足P(X=x, Y=y)=P(X=x)·P(Y=y...
D(X-Y)+[E(X-Y)]^2=DX+DY-2(EXY-EXEY)+(EX-EY)^2 x^2+y^2>=2xy X与Y相互独立的，则X^2与Y也是独立的。例如：显然由已知得对任意k有 P{X=k}=P{Y=k}，k>=0时令k=t^2有 P{X=t^2}=P{Y=t^2},所以专X^2和Y^2是同分布的，这个比较属显然 由已知得:EXY=EX*EY...
综上所述,exy=eE[X]E[Y]e^{xy} = e^{E[X]E[Y]}exy=eE[X]E[Y](或等价地,xy=E[X]E[Y]xy = E[X]E[Y]xy=E[X]E[Y] 在实数范围内)并不能说明 XXX 和YYY 是独立的。要判断两个随机变量是否独立,需要更深入地分析它们的联合分布函数或条件概率。
exy=exey能推出独立吗？不能，EXY≠EXEY与不相关才是充要条件。独立只是E(XY)=EXEY的一个充分条件，但不是必要条件。由于cov(X,Y)=E(X-EX)(Y-EY)=E(XY)-EXEY，所以不相关<=>cov(X,Y)=0<=>E(XY)=EXEY。设A,B,C是三个事件，如果满足P(AB)=P(A)P(B)、P(BC)=P(B)P(C),P(AC)=...
exy=exey不能推出独立。首先，我们要知道EXY=EX*EY与X，Y不相关，这是X，Y独立的充要条件。如果(x，y)是二维分布，不相关和独立是充分必要的。其次，Xy不是通过公式E(XY)=E(X)*E(Y)独立计算E(XY)。E(XY)是数学期望。在概率论与数理统计中，数学期望是实验中每一个可能结果乘以其结果之和的概率，是...
EXY-EXEY 2024-2-16 15:38 来自iPhone客户端 “人類有生存的本能,更有自我毀滅的欲望。達到完美平衡時,就是美好的生活。” û收藏 转发 评论 ñ赞 c +关注 EXY-EXEY 2024-2-3 18:39 来自iPhone客户端 一想到明天还要连着上班,就无比反胃。我的人生是一坨屎,我也是...
直接来说，EXY=EXEY仅仅保证了X和Y在统计学上的线性不相关。这里的不相关，指的是X和Y之间不存在线性关系，比如一个变量的线性变化不会直接导致另一个变量的线性变化。然而，这并不意味着X和Y之间不存在非线性的相关性。非线性相关性是指X和Y之间可能存在某种曲线关系，这种关系可能不会通过线性模型...