设随机变量X和Y相互独立,且X~N(3,4) Y~(2,9)则Z=3X-Y~( )
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设随机变量X和Y相互独立,且X~N(3,4) Y~(2,9)则Z=3,X-Y~(4,5)
E(X)=3,E(Y)=2
D(X)=4.D(Y)=9
E(Z)=3E(X)-E(Y)=7
D(Z)=9D(X)+D(Y)=45
随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例。
扩展资料
按照随机变量可能取得的值,可以把它们分为两种基本类型:
离散型
离散型(discrete)随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数,某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类,主要分为:伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。
连续型
连续型(continuous)随机变量即在一定区间内变量取值有无限个,或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值,一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中,如:均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。
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