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设随机变量X满足正态分布
设X
,Y是两个相互独立且
服从正态分布
N(0,1)的
随机变量
,则随机变量Z=max...
答:
因为
正态分布
函数N(μ,δ^2)/N(0,1)的定义域是x∈(-∞,+∞),故,用绝对值“改换”了表达方式,如同“丨x丨≤1”与“-1≤x≤1”本质上一样,仅“马甲不同而已”。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...
已知
随机变量x
y相互独立且都
服从
标准
正态分布
,求z=(x+y)∧2的概率密度...
答:
F(z)=P(Z<=z)=P{(
X
^2+Y^2)^0.5<=z} 当z<0时,F(z)=0 当z>=0时,F(z)=P{X^2+Y^2<=z^2} F(z)=P{X^2+Y^2<=z^2}=(2πσ^2)^(-1)∫∫e^[-(
x
^2+y^2)/(2σ^2)]dxdy,积分区域是X^2+Y^2<=z^2 积分得概率
分布
:F(z)=1-e^[-z^2/(2σ^2)...
已知
随机变量X服从
均值为0.1,方差为0.09的
正态分布
,计算Y=e^X的概率...
答:
如图所示
设随机变量服从
标准
正态分布
,求Y=e^
x的
概率密度
答:
设Y的
分布
函数为F(y),
X的
密度函数为g(
x
)则F(y)=P(Y
设随机变量X
属于N~(0,1)求Y=logX概率密度函数
答:
要求
随机变量
Y = log(
X
) 的概率密度函数,其中 X 属于标准
正态分布
N(0,1)。我们可以使用变量转换的方法来求解。首先,我们得到变量转换的表达式 X = e^Y。然后,我们求得 X 关于 Y 的导数:dX/dY = e^Y。接下来,我们可以利用变量转换公式来计算概率密度函数。f(y) = f(
x
) / |dx/...
设随机变量X服从
(-1,16),借助于标准
正态分布
的分布函数计算:确定a,使...
答:
您好~
X
是不是
服从
N(-1,16)?如果是这样的话,因为
正态分布
关于平均值是对称的,所以要使P(X>a)=P(X
一些简单的概率题求解
答:
2、D 3、A 4、D 5、B 7、C 8、C 9、C 10、A 11、B 12、A 13、B 14、A 1、错(当N足够大时)2、对 4、对 5、错
设总体
X服从正态分布
X~N(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个...
答:
μ是
正态分布
的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴,左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同,均等于μ。若
随机变量X服从
一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。
概率
分布
之
正态
、泊松、二项分布
答:
(1)定义 1.
正态分布
的概率密度函数为 ,此时称
随机变量x服从
均数为μ,标准差为σ的正态分布,记为X~N(μ, )。标准正态分布的标准差为1,均数为0,记为X~N(0,1)。2.任何一个一般的正态分布通过 变换(减去均数,除以标准差),成为标准正态分布,也称为u分布或Z分布。(2)...
设随机变量X
~(0,1),试证明 X 的线性函数Y=aX+b也
服从
标准
正态分布
?
答:
X可以是任意
正态分布
,Y=aX+b都是正态分布,也不是标准正态分布。你的题目是有问题,如果
X服从
N(0,1)那么Y=aX+b服从N(b,a^2)。推导过程可以见下图,你可以把u=0,m=1带进去,就是标准正态分布
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