设随机变量(X,Y)具有分布函数F(X,Y)={(1-e^-ax)y} 30
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Fx(x)=y-y*e^(-x)+e^(-y)-e^(-x-y)
Fy(y)=x+e^(-x)-e^(-y)*x-e^(-x-y)
例如:
由密度函数的性质∫[0--->+∞]∫[0--->+∞] Ae^(-2x-3y)dxdy=1
即:A∫[0--->+∞]e^(-2x)dx∫[0--->+∞] e^(-3y)dy=1
得:A[-(1/2)e^(-2x)]*[-(1/3)e^(-3y)]=1 其中x,y均是[0--->+∞]
解得:A(1/2)(1/3)=1,得:A=62
扩展资料:
设X,Y是概率空间(Ω,F,p)上的两个随机变量,如果除去一个零概率事件外,X(ω)与Y(ω)相同,则称X=Y以概率1成立,也记作p(X=Y)=1或X=Y,α.s.(α.s.意即几乎必然)。
有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如对地面目标射击,弹着点的位置需要两个坐标才能确定,因此研究它要同时考虑两个随机变量,一般称同一概率空间(Ω,F,p)上的n个随机变量构成的n维向量X=(x1,x2,…,xn)为n维随机向量。随机变量可以看作一维随机向量。
参考资料来源:百度百科-随机变量
2018-11-12
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这是随机理论的东西 P(x,y) = [(1-p)^x p/(1-p)][(1-p)^y p/(1-p)] 应该需要证明P(x)=[(1-p)^x p/(1-p)],P(y) =[(1-p)^y p/(1-p)]是合格的概率函数,然后得到P(x,y) = P(x)P(y),从而得到独立
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Fx(X)=F(x,+无穷)
代入原式得Fx(x)=1-e^–ax
同理Fy(y)={ y (0<y<1)
1 (y>1)
}
F(x,y)=Fx(x)*Fy(y)
则独立
代入原式得Fx(x)=1-e^–ax
同理Fy(y)={ y (0<y<1)
1 (y>1)
}
F(x,y)=Fx(x)*Fy(y)
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