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二维正态分布的期望
求
二维正态
曲线
的期望
值
答:
∵ (x,y)~N(0,0,1,1,0)∴X~N(0,1),Y~N(0,1)且X与Y独立 ∵X/Y<0,即X与Y反号 ∴ P(X/Y<0)=P(X>0,Y<0)+P(X<0,Y>0)=0.5×0.5+0.5×0.5 =0.5
二维正态分布的
五个参数是什么?
答:
X,Y~N(μ1,u2,σ1,σ2,ρ),五个参数依次表示X的期望,Y的期望,X的均方差,Y的均方差,X和Y的相关系数。
二维正态分布
是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,由于这个分布函数具有很多非常漂亮的性质,使得其在诸多涉及统计科学离散科学等领域的许多方面都有着重大的影响力。
二维正态分布
x-y
的期望
怎么算
答:
E(X-Y)=EX-EY=1-0=1
随机向量(X,Y)服从
二维正态分布
,X和Y
的期望
值分别为1和0,方差分别为1...
答:
X-Y也是
正态分布
。E(X-Y)=EX-EY=1-0=1 D(X-Y)=DX+DY-2cov(X,Y)=1+4-2ρ(DXDY)^(1/2)=7 故X-Y~N(1,7)
设(X,Y)服从
二维正态分布
N(1,1,1,1,0.5),写出X与Y的联合密度和边缘密度...
答:
二维正态分布
为N(u1,u2,σ1^2,σ1^2,ρ)u1:X的
期望
,本题中为0 u2:Y的期望,本题中为0 σ1^2:X的方差,本题中为3 σ1^2:Y的方差,本题中为4 ρ:X,Y的相关系数,本题中为-1/4。
二维正态分布
密度函数是什么?
答:
正态分布有两个参数,即
期望
(均数)μ和标准差σ,σ^2为方差。正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从
正态分布的
随机变量的均值,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ^2)。μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置...
二维
随机变量
的期望
与方差公式是什么?
答:
本题使用
正态分布
与独立性分析:(x,y)~N(0,0,1,1,0)说明X~N(0,1),Y~N(0,1)且X与Y独立 X/Y<0,即X与Y反号 所以 P(X/Y<0)=P(X>0,Y<0)+P(X<0,Y>0)=P(X>0)P(Y<0)+P(X<0)P(Y>0)=0.5×0.5+0.5×0.5 =0.5
二维
随机变量( X,Y)的性质不仅...
正态分布的期望
是什么?
答:
正态分布的期望
就是μ,也就是对称轴,答案是1(因为两个区间长度一样都是2,概率也一样说明这两个区间关于μ对称,所以对称轴就是两个区间的中间(-1+3)/2或者(-3+5)/2)。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望...
正态分布的期望
怎么求
答:
正态分布的期望
求法为E(X)=X1*p(X1)+X2*p(X2)+…+Xn*p(Xn)。正态分布也称常态分布,又名高斯分布最早由棣莫弗,在求二项分布的渐近公式中得到。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其...
设
二维
随机变量(X,Y)~N(11,2',2',0.5),令Z=X-Y,则Cov(X,Z)=?_百度知...
答:
由于(X,Y)是
二维正态分布
,因此X和Y的线性组合也是正态分布。根据
正态分布的
性质,X和Y的任意线性组合都服从正态分布。我们有Z = X - Y,因此Z也是正态分布。Z
的期望
和方差分别为:E(Z) = E(X - Y) = E(X) - E(Y) = 11 - 0 = 11 Var(Z) = Var(X - Y) = Var(X) + ...
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