条件期望E(XY|Y)可通过分段处理简化计算。例如,当Y已知时,E(XY|Y) = Y·E(X|Y),再利用全期望公式E(XY) = E[E(XY|Y)]完成整体计算。 3. 矩生成函数 联合矩生成函数M(t,s)=E[e^{tX + sY}]的泰勒展开式中,E(XY)对应交叉项的系数,为高阶矩计算提供统一框架。
当涉及到随机变量X和Y的乘积的数学期望E(XY)的计算时，情况会有所区别。如果X和Y是独立的，计算过程相当直接，可以利用期望的线性性质，即E(XY)等于E(X)与E(Y)的乘积，即E(XY) = E(X) * E(Y)。这个结果是由于独立随机变量的乘积的期望值等于各自期望的乘积，无需考虑它们之间的关联性。然...
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...
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
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)±...
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...
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结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
解析 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) 分析总结。 先求出xy的联合概率密度再用定义...
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...