二维正态分布(x,y)~N(u1,u2,s1,s2,r)，其中r=R(x,y)=cov(x,y)=1/2 E(X)=5*0.1=0.5,D(X)=5*0.1*0.9=0.45 E(Y)=1,D(Y)=4;E(X-2Y)=E(X)-2E(Y)=0.5-2=-1.5 D(X-2Y)=D(X)+4D(Y)=0.45+4*4=16.45 E((X+Y)²)=E(X²+Y²...
因此边缘分布函数FX(x)，FY(y)可以由(X,Y)的分布函数所确定。如果二维随机变量X,Y的分布函数F{x,y}为已知，那么随机变量x，y的分布函数F𝗑{x}和Fʏ{y}可由F{x,y}求得。则F𝗑{x}和Fʏ{y}为分布函数F{x,y}的边缘分布函数。
X、Y是服从相同的统计分布的随机变量。比如：X、Y都是服从正态分布函数的随机变量。又如：X、Y都是服从双参数威布尔分布的随机变量，等等。在概率统计理论中，指随机过程中，任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同一分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。
X、Y是服从相同的统计分布的随机变量。比如：X、Y都是服从正态分布函数的随机变量。又如：X、Y都是服从双参数威布尔分布的随机变量，等等。在概率统计理论中，指随机过程中，任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同一分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。在做实验时，常常是...
解：对于二维连续变量的分布函数F(x,y)，一般应用其概率密度函数f(x,y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0,∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞,x)du∫(-∞,y)f(u,v)dv=∫(0,x)du∫(-0,y)2e^(-2u-v)...
独立同分布有很多很好的性质。比如说：如果X，Y独立同正态分布，则X+Y还是正态分布。如果没有独立条件，则X+Y不一定是正态分布。又比如说：如果X，Y独立同普松分布，则X+Y还是普松分布。如果没有独立条件，则X+Y不一定是普松分布。又比如说：如果X，Y独立同二项式分布，则X+Y还是二项式分布。
(x,y)(0,0)(1,1)(1,-1)P1/31/31/3关键在P(X^2=Y^2）=1。x=0的时候y只能等于0，x=1的时候y可以等于正负1
∵Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)·E(Y)=0 ∴X与Y不相关。(2)P(X=-2，Y=1)=0≠P(X=-2)·P(Y=1)∴X与Y不相互独立。随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)称为二维...
按照各自分布函数的定义有：F1(x,y)=P(Y≤x,X≤y)=P(X≤y,Y≤x)=F(y,x)。所以两个函数不是一回事，但二者又存在联系，当其中一个分布函数的自变量交换位置时就可以得到另一个分布函数。(注意，对于某个具体分布函数来说，交换自变量位置实际上把原来所考虑的随机向量的行为事件也改变了：F(...
写出二维随机变量(X,Y)的分布律; 相关知识点: 试题来源: 解析 正确答案:X,Y可能的取值均为1,2,3。P{X=1,Y=1}=P{ξ=1,η=1}=P{ξ=1}P{η=1}=,同理P{X=2,Y=2}=P{X=3,Y=3}=P{X=2,Y=1}=P{ξ=2,η=1}+P{ξ=1,η=2}=2·P{ξ=1}·P{η=2}=2×同理 P{X=3,Y=...