概率论pxy求法：XY=0的概率为1，因此推出xy不等于0的概率为0。P（XY=0）是使XY=0的概率。括号内是其他的意思如此相似P是概率，（XY=0）是足标p（xy）表示两件事同时发生的概率，如果两件事独立，那么p（xy）=p（x）p（y），D（xy）=E（XY的平方）—E（xy）。统计定义在一定条件下，...
由P(X=1,Y=1)=P(XY=1)=1/3=P(X=1)=P(Y=1)可知 P(X=1,Y=0)=P(X=1,Y=2)=P(Y=1,X=0)=P(Y=1,X=2)=0.(注意P(X=1)=P(X=1,Y=0)+P(X=1,Y=1)+P(X=1,Y=2), 其他类道似专 )P(X=2,Y=2)=P(XY=4)=1/12,P(X=2,Y=0)=P(X=2)-P(X=2,Y=...
x和y相关系数为0.3，则P(X=1，Y=1)如何计算步骤如下：1、y=-0.03X+1相关系数。2、x和Y的相关系数为0.2，设x和y的相关系数为0.5。3、已知xy的相关系数为0.6z=y-0.3，求yz的相关系数。4、设X-N(0，1)，在X=x的条件下，Y-N(x，1)，已知xy的相关系数为0.6z=y-0.3求y...
P(min{X,Y}≥1）=1-P{min（X,Y)≤1} =1-p{X≤1,Y≤1} =1-p{X≤1}p{Y≤1} P{min（X,Y)≥1}的对立事件是P{max（X,Y)＜1} P分布是二项分布，括号里的(n,p)的意思是实验n次，每次成功的概率为p。
X~P（λ）是泊松分布，当然Y~P（2λ）也是泊松分布泊松分布的特点是，取值只能是随机变量的取值只能是自然数，只能是0,1,2……，不能是负数和小数之类的。所以P{x＜1}，那么小于1的，符合泊松分布取值要求的变量取值，就只有x=0这一个可能性了。所以P{x＜1}=P{x=0}这是直接根据泊松分布的...
分布律不是给了吗，直接把表上符合条件的概率相加即可，P{X<=1,Y<=1}就等于P{X=0,Y=0}+P{X=1,Y=0}+P{X=0,Y=1}+P{X=1,Y=1}=0.1+0.08+0.04+0.2=0.42
(1/3) * (1/4) = 1/12 这样，我们得到了常数 k 的值，即 k = 12。(2) 概率 P(X+Y<1) 的计算：要计算概率 P(X+Y<1)，我们需要确定随机变量 X 和 Y 的取值范围，并将其代入概率密度函数进行积分。在这个特定的情况下，我们可以通过几何直观和几何分析来解决这个问题。观察到 x+y<...
P(X+Y>=1)＝∫∫（x+y≥1）f(x，y)dxdy ＝∫∫（0<x<1，0<y<2,x+y≥1）（x＾2＋xy／3）dxdy ＝∫∫（0<x<1，1-x≤y<2）（x＾2＋xy／3）dxdy ＝∫（0，1）dx∫（1－x，2）（x＾2＋xy／3）dy ＝∫（0，1）x＾2·y＋x／6·y＾2｜（1－x，2）dx ＝∫（0...
可以直接根据Pxy 的定义公式来求,Pxy =Cov(X,Y)/[D(X)^(1/2)*D(Y)^(1/2)]Cov (X,Y)=1*1*3=3
意思就是在Y≤1的情况下，X≤1的概率，求法要看具体的函数。宏观上就是X=1，Y=1这两条直线与两个负无穷所围的左下平面。