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 答案 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),...
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)±...
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。
简介 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...
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
另外，你还可以利用协方差Cov(X,Y)来计算E(XY)。协方差衡量的是两个随机变量的线性相关程度，公式为Cov(X,Y) = E(XY) - E(X)*E(Y)。换句话说，通过已知的协方差和各自的期望值，你可以计算出乘积的期望。此外，协方差还能用于计算方差的组合，如D(X±Y) = D(X) + D(Y) ± 2*Cov...
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)516分享举报您可能感兴趣的内容广告 律师成人自考已公布-需满足以下三个条件 律师成人自考...
xy不独立算E（XY）用公式E（XY）=E(X)*E(Y)。E(XY)是数学期望。在概率论和统计学中，数学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。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...
数学期望,求E(xy),已知联合分布律,不用方差法 E(xy)=E(x)E(y)E(x),E(y)分别是x,y的独立分布函数的积分。每个变量独立函数又等于对联合分布函数的二重积分除以联合分布函数对另一个变量的积分。印象中好像是这样。