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概率论二维随机变量
概率论
与数理统计中, X、 Y独立是什么意思?
答:
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)的联合
概率
密度函数,f(x)为一维随机变量X的概率密度函数,f(y )...
概率论
中,怎样判断X与Y是否独立
答:
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)的联合
概率
密度函数,f(x)为一维随机变量X的概率密度函数,f(y )...
概率论
中,独立事件的定义是什么?
答:
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)的联合
概率
密度函数,f(x)为一维随机变量X的概率密度函数,f(y )...
如何理解
二维随机变量
X, Y独立?
答:
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)的联合
概率
密度函数,f(x)为一维随机变量X的概率密度函数,f(y )...
如何理解
二维随机变量
( X, Y)独立?
答:
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)的联合
概率
密度函数,f(x)为一维随机变量X的概率密度函数,f(y )...
概率论
判断
二维随机变量
是否独立
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...
概率论
判断
二维随机变量
是否独立
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...
怎样理解
二维随机变量
的分布函数?
答:
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:二维随机变量(X,Y)的分布函数,或称为随机变量X和Y的联合分布函数。
概率论
习题: 设
二维随机变量
(X,Y )的联合分布律为
答:
由于分布律中各个
概率
bai之和为1,因此K=1/8。联合分布函数以二维情形为例,若(X,Y)是二维随机向量,x、y是任意两个实数,则称二元函数。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);随机变量X和Y的联合分布...
二维随机变量
的独立性是什么意思?
答:
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)的联合
概率
密度函数,f(x)为一维随机变量X的概率密度函数,f(y )...
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