= E(X²)E(Y²)-2E²(X)E²(Y)+E²(X)E²(Y)= E(X²)E(Y²)-E²(X)E²(Y) (2)如果E(X) = E(Y) = 0,那么D(XY) = E(X²)E(Y²) = D(X)D(Y), (3)也就是说当 X,Y独立,且X,Y的数学期望均为零时,X,Y乘积 XY的方差D(XY)等于:D(XY) = D(X...
1.x y的方差公式是什么? 答:D(XY) = D(X)D(Y)。 解题过程如下: D(XY) = E{[XY-E(XY)]^2} = E{X²Y²-2XYE(XY)+E²(XY)} = E(X²)E(Y²)-2E²(X)E²(Y)+E²(X)E²(Y) = E(X²)E(Y²)-E²(X)E²(Y) 如果E(X) = E(Y) = 0, 那么D(...
在概率论中，对于任意两个随机变量X和Y，当它们的方差存在时，可以利用公式D(X+Y)=DX+DY+2Cov(X,Y)来计算X+Y的方差。这个公式体现了X和Y之间协方差的影响。如果X和Y是不相关的，即它们之间的协方差为零，则上式简化为D(X+Y)=DX+DY。为了更好地理解这个公式，我们可以从直观的角度出发。...
DX的值为p*q。计算过程：方差的计算公式：D（X）=（E[X-EX]）^2=E（X^2）-（EX）^2 由题目为二项分布，所以EX=p，同时EX^2=p。D（X）=E（X^2）-（EX）^2=p-p^2=p*（1-p）=p*q。所以说DX的值为p*q。
x·y联合分布律边缘分布协方差计算 x·y的联合分布律可以通过观察或统计数据来计算得到。假设有n个样本点,每个样本点的(x,y)值为(xi, yi),其中i=1,2,...,n。则x·y的联合分布律可以表示为一个二维概率分布表或概率密度函数。 边缘分布是指在联合分布中,将其中一个变量固定,计算另一个变量的概率分布。
若两个随机变量X和Y相互独立,那么两个随机变量的和的方差等于各自方差的和: D(X+Y) = D(X)+D(Y) (1)这是因为:D(X+Y) = E{(X+Y)-[E(X)+E(Y)]}^2 = E{[X-E(X)]+[Y-E(Y)]}^2 = E[X-E(X)]^2 + 2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} + E[Y-E(Y)]^2 = D(X) + D(Y...
协方差为0时,表示X和Y之间不存在线性关系。 协方差的计算步骤如下: 1. 计算X的期望E(X),即计算X所有取值乘以其概率的期望值。假设有N个取值,记作x1, x2, ..., xn,对应的概率为p1, p2, ..., pn,那么有: E(X) = x1 * p1 + x2 * p2 + ... + xn * pn 2.计算Y的期望E(Y),同样按...
若X与Y相互独立，关于方差的计算公式为：D(X+Y)=D(X-Y)=DX+DY-2COV(X,Y)由于X与Y相互独立，其协方差COV(X,Y)为0。因此，方差计算简化为：D(X+Y)=D(X-Y)=DX+DY 使用定义进行方差计算需要一定耐心，但结果相同。
也就是说当X，Y独立，且X,Y的数学期望均为零时，X,Y乘积 XY的方差D(XY)等于：D(XY) = D(X)D(Y)需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，...