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二维随机变量和一维随机变量
比较
二维随机变量与一维随机变量
的分布函数的性质有何异同
答:
在统计学中,
一维随机变量和二维随机变量
的分布函数有着显著的差异。以正态分布为例,一维正态分布表现为单峰的钟形曲线,而二维正态分布则像是一个三维空间中的钟形体,从任何角度看,都呈现出类似的对称形状。这决定了它们的积分形式:一维为定积分,二维则是二重积分。无论是单维还是双维,随机变量...
比较
二维随机变量与一维随机变量
的分布函数的性质有何异同
答:
拿正态分布举个例子。一维正态分布的概率密度函数是一条左右对称的钟型线,而
二维
其实就是一口钟了,即从任何角度看去,它都是钟型线。因此
一维随机变量
的分布函数是定积分,而二维分布函数是二重积分。1、随机变量的分布函数有的性质:(1)单调性, x1<x2 ==>F(x1)≤F(x2)(2) 有界性,0≤...
二维随机变量与一维随机变量
的关系
答:
合作关系。
二维随机变量与一维随机变量
的关系是进行相互合作的,促进更新的。二维随机变量(X,Y)的性质不仅与X、Y有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。
概率论与数理统计中, X、 Y独立是什么意思?
答:
二维随机变量
(X,Y)独立的定义式为:F(x,y)=F(x)*F(y)这里F(x,y)为(X,Y)的联合分布函数,F(x)为
一维随机变量
X的分布函数,F(y )为一维随机变量Y的分布函数。二维连续型随机变量X,Y独立的充分必要条件为 :f(x,y)=f(x)*f(y ),这里f(x,y)为(X,Y)...
二维随机变量
是什么意思?
答:
二维随机变量
(X,Y)独立的定义式为:F(x,y)=F(x)*F(y);这里F(x,y)为(X,Y)的联合分布函数,F(x)为
一维随机变量
X的分布函数,F(y )为一维随机变量Y的分布函数。随机变量独立的充要条件:对于连续型随机变量有:F(X,Y)=FX(X)FY(Y),f(x,y)=fx(x)fy(y);对于...
二维随机变量
答:
对于
一维随机变量
,通常考虑 对于
二维随机变量
,通常要满足 实际上就定义了关于x,y的二元函数,实际上就是x,y分布函数,因此 称为二维随机变量 的联合分布函数。1.定义设(X,Y)是二维随机变量,对任意的实数x,y,称二元函数 为二维随机变量(X,Y)的(联合)分布函数。 注: 是事件 ...
二维随机变量
独立吗?
答:
二维
离散型随机变量X,Y独立的充分必要条件为 :对(X,Y)任意可能的取值(xi,yj)均有P(X=xi,Y=yj)=P(X=xi)*P(Y=yj)2. 二维连续型随机变量X,Y独立的充分必要条件为 :f(x,y)=f(x)*f(y )这里,f(x,y)为(X,Y)的联合概率密度函数,f(x)为
一维随机变量
X的...
随机变量和
随机过程(
一维
,
二维
)
答:
(1)
随机变量
应该不难理解,随机过程就是一系列随机变量的有序排列(通常是按照时间顺序),这一系列随机变量满足某中规律 (2)随机变量好像没有
1维
或2维的说法 (3)对于平稳随机过程,其任意一个时间截点处的均值,和整个随机过程的均值相等。而非平稳过程则不一定。有规律可循的随机过程(这类...
二维随机变量
(X,Y)独立的定义式为?
答:
二维随机变量
(X,Y)独立的定义式为:F(x,y)=F(x)*F(y);这里F(x,y)为(X,Y)的联合分布函数,F(x)为
一维随机变量
X的分布函数,F(y )为一维随机变量Y的分布函数。随机变量独立的充要条件:对于连续型随机变量有:F(X,Y)=FX(X)FY(Y),f(x,y)=fx(x)fy(y);对于...
二维随机变量
有什么表示方法吗?
答:
二维随机变量
(X,Y)独立的定义式为:F(x,y)=F(x)*F(y);这里F(x,y)为(X,Y)的联合分布函数,F(x)为
一维随机变量
X的分布函数,F(y )为一维随机变量Y的分布函数。随机变量独立的充要条件:对于连续型随机变量有:F(X,Y)=FX(X)FY(Y),f(x,y)=fx(x)fy(y);对于...
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