x与y服从同一分布-热点-学帮网

随机变量Y=aX+b与X服从同一名称的分布,则X服从什么分布,即Y=aX+b与X=(Y-b)/a服从同一分布,当a=0时,X服从任意分布,当a=1,b=0时,此时X依然服从任意分布,当a≠0,b≠0时,X与Y线性相关,即X与Y不相互独立.由

随机变量X与Y互相独立,且服从同一分布,求P{X≤Y}解:设随机变量X的密度函数是:f(x),随机变量Y的密度函数是:f(y)因为他们互相独立,所以可以知道他们的联合密度函数:f(x,y)=f(x)*f(y)又f(y,x)=f(y)*f(x

概率论与数理统计问题：X与Y服从同一分布,X取0概率为0.5,X取1的概率为0.5X与Y服从同一分布,X取0概率为0.5,X取1的概率为0.5,若已知P（XY=0)=1,求P（X=Y)=多少是0为什么?首先你要明白“X=Y”是什么意思,这是

一道概率题.如果两个独立随机变量X,Y与X+Y三者服从同一名称概率分布,则X和Y都服从A.均匀分布B.二项分布C.指数分布D.泊松分布泊松分布不是二项分布的极限形式吗，为什么泊松可以二项就不行呢？我记得泊松分布具有可加性!DD

如果二独立随机变量X和Y之和X+Y与X和Y服从同一名称的概率分布,则X和Y都服从（）A均匀分布B二项分布C指数分布D泊松分布(1)若X～P(),P(),则X+Y～P()证明：利用卷积公式来证明设Z=X+Y则P(Z=m)=P(X+Y=m)=(

设随机变量X和Y相互独立,且服从同一分布,证明P(X小于等于Y)=1/2X,Y互相独立设X的密度函数为f(x),Y的密度函数为f(y)它们的联合密度函数为f(x,y)=f(x)f(y)f(y,x)=f(y)f(x)=f(x,y)f(x,y)

设随机变量X与Y相互独立,且服从同一分布,X的分布律为P（X=0）=P（X=1）=1/2则Z=max(X,Y)的分布律为（由于:P(X=0,Y=0)=P(X=1,Y=0)=P(X=0,Y=1)=P(X=1,Y=1)=1/4.P(Z=1)=P

随机变量x,y相互独立且服从同一分布,若其数学期望相同,方差是不是不一定相同这里的同一分布我不是很清楚,不过我认为应该是指同一类分布吧,但不是完全相同如果方差不存在怎么办?同一分布是指同一个分布,不是同一类分布同一分布就是完全相同，密度函数

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为3的泊松分布,证明X+Y服从泊松分布,参数为6要用到微积分吗?具体公式给下回答：=Σ（3^I*e^(-3)I/I!）(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!）=Σ（3^I*3^(K-I)e^(-

X与Y服从同一分布,X取0概率为0.5,X取1的概率为0.5,若已知P（XY=0)=1,求P（X=Y)=多少是0想因为P(XY=0)=1,所以XY始终等于0,所以当X以0.5的概率取1的时候,Y一定等于0；又X与Y服从同一分布,因此当X以余

概率论独立同分布的题怎么做如果X,Y互相独立,且服从于同一分布.有哪些性质?比如：独立同分布说明他俩的分布密度函数可以通过各自的密度函数相乘计算出f(x,y)=f(x)f(y).分布函数为：F(X,Y)=F(X)F(Y).还有其它性质,例如

随机变量X,Y相互独立且服从同一分布,P(X=k)=(k+1)/3,k=0,1,则P(X=Y)为多少要有计算过程x取到0的概率为1/3取到1的概率是2/3y也一样那么x=y=0时的概率等于1/9x=y=1时等于4/9所以x=y的概率是5/9

设随机变量X与Y都是相互独立,切都服从标准正态分布,则,2X-Y+1服从什么分布,依然正态分布 +1的话只是平均值+1,不影响方差图片来自维//……基,不添加链接了以防答案被吞

(X,Y)服从二元正态分布(x平方,y平方)服从什么分布XY服从差方分布~你说的那个只能用二维分布率公式自己推了不太清楚，但肯定不是正态分布。正态分布要求两个分量都是正态分布，而x^2应为Χ方分布。这个分布实在是没见过。

大神求教概率论可以图片设X,Y相互独立且服从同一分布,U(0,1),求Z=X+Y大神求教概率论可以图片设X,Y相互独立且服从同一分布,U(0,1),求Z=X+Y的概率密度用公式计算,需要讨论积分范围.经济数学团队帮你解答.请及时评价.谢谢!

设随机变量X服从自由度为2的卡方分布,Y服从自由度为3的卡方分布,则3X/2Y服从什么分布3X/2Y=(X/2)/(Y/3),所以服从自由度(2,3)的F分布.

概率论联合分布律计算已知随机变量X,Y服从同一分布,且X的分布律为P(X=-1)=1/4,P(X=0)=1/2,P(X=0)=1/4.若P{丨X丨=丨Y丨}=0,求（X,Y）联合分布律已知随机变量X,Y服从同一分布,且X的分布律为P(X=-

问两个随机变量X,Y都服从正态分布.它们的和服从什么分布?和依旧服从正态分布,这个是正态分布中的一个定理,具体你可以翻阅概率论与数理统计的书籍,如参见《概率论与数理统计》（何书元,北京大学出版社）正态总体那一章.