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数学期望Ex与Ey
怎么求协方差?
答:
你好,请采纳!cov(x,y)=EXY-
EX
*
EY
协方差的定义,EX为随机变量X的
数学期望
,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论 举例:Xi 1.1 1.9 3 Yi 5...
什么叫
数学期望
?
答:
或是随机变量x 在Ω上对概率测度p的积分。然而,并非所有的随机变量都具有
期望
。随机变量的期望,有下列性质:E(x+Y)=
Ex
+
EY
;若把常数α看作随机变量,则Eα=α;若x≥0,则Ex≥0;若x与Y独立,则E(XY)=Ex·EY;若随机变量x1,x2,…,xn有联合分布函数F(...
指数分布的
ex和
dx怎么求
答:
所以当 EX=0时,DX = EX2 当随机变量X与随机变量Y相互独立时,我们有这样的结论:EXY = EX *
EY
DXY = EX2EY2 –(EX)2(EY)2 D(X+Y) = DX + DY + 2[E(XY)-
EXEY
] = DX + DY 常见的概率分布:均匀分布:U(a,b),它们对应的
数学期望和
方差分别是:数学期望:E(x)=(a+...
cov(x, y)= EXY-
EX
*
EY
是什么意思?
答:
cov(x,y)=EXY-
EX
*
EY
协方差的定义,EX为随机变量X的
数学期望
,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY-EX*EY 举例:Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1....
E(X+Y)=
EX
+
EY
,在XY不独立的情况下成立吗?
答:
NO,No,No,楼上全错。这个公式在任何情况下都成立,这是概率论里面
数学期望
的运算性质 E(X+Y)=E(X)+E(Y)如果是E(XY)=E(X)*E(Y),则必须满足X,Y相互独立。我刚刚为你翻了一下概率论课本,这是书上给的
求
数学期望
,概率论啊!这一题
答:
- p(x>1)-p(y>1)=2/3 p(x>1=p(y>1)=4/9 5 求边缘密度 fx=S(x,1)3ydy=3/2-3x^2/2 EX=S(0,1)(3/2-3x^2/2)dx=1 fy=S(0,y)3ydx=3y^2
EY
=S(0,1)3y^2dy=1 EXY=S(0,1)dxS(x,1)3xy^3dy=1/4 COVX,Y=EXY-
EXEY
=-3/4 ...
求:1)
数学期望
EZ; 2)Y与Z的相关系数Pyz
答:
由X、Y分别服从正态分布N(0,3*3)和N(1,4*4),可知X的
数学期望EX
=0,方差DX=3*#,Y的数学期望
EY
=1,方差DY=4*4,所以,EZ=E(X/3+Y/2)=(EX)/3+(EY)/2=1/2;X与Y的相关系数Pxy =cov(X,Y)/(DX*DY)^(1/2),其中(DX*DY)^(1/2)表示DX乘上DY再开根号,...
投掷n枚均匀的骰子,求出现的点数之和m的
数学期望和
方差?
答:
每一个骰子点数X的期望是(1+2+3+4+5+6)/6=3.5;E(X方)=(1+4+9+16+25+36)/6=15.167;DX=15.167-3.5方=2.916666667 点数之和Y的
期望EY
=n*3.5;方差DY=n*DX=2.9166666667n
两个正态分布的任意线性组合仍服从正态分布吗?
答:
两个正态分布的任意线性组合仍服从正态分布(可通过求两个正态分布的函数的分布证明),此结论可推广到n个正态分布 。例如:设两个变量分别为X,Y,那么E(X+Y)=
EX
+
EY
;E(X-Y)=EX-EY D(X+Y)=DX+DY;D(X-Y)=DX+DY。
...协方差cov(X,Y)已知,请问怎么计算两者乘积的
期望
E(XY)?
答:
那么EXY=COV(X,Y)+EX*
EYEX
,EY,COV(X,Y)都已知,就可以算出来了。如果X与Y是统计独立的,那么二者之间的协方差就是0,因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是,反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0,二者并不一定是统计独立的。协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y...
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