设X，Y的联合分布律为 X，Y -1 0 1 1 0.5 0.1 0.15 2 0.050.15 0.05
求X边缘分布律及E（X）
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在这个问题中，(X, Y) 表示一对符合二元正态分布的随机变量。这个分布的均值为 (10, 8)，协方差矩阵为 [[4, 1], [1, 4]]，相关系数为 0.5。
Z 表示 X + 2Y，也就是说，Z 是 X 和 Y 的线性组合。那么，我们可以使用线性和的期望值公式来计算 E(Z)。
假设 X 和 Y 的期望值分别为 E(X) 和 E(Y)，那么有：
E(Z) = E(X + 2Y) = E(X) + 2E(Y) = 10 + 2 * 8 = 26
因此，E(Z) = 26。
现在，让我们计算 Z 的条件概率分布 pxz。我们可以使用边缘概率分布 px 和联合概率分布 pxy 来计算 pxz。
在这个问题中，px 和 pxy 都是二元正态分布。假设我们已经计算出了 pxy，那么我们可以使用贝叶斯公式来计算 pxz：
pxz(x, z) = pxy(x, z) / px(x)
使用贝叶斯公式需要我们已经计算出 pxy 和 px，但是在这个问题中，我们并没有给出 pxy 和 px 的具体分布。因此，我们无法直接使用贝叶斯公式来计算 pxz。
最后，让我们判断 X 和 Z 是否相互独立。由于 X 和 Y 的相关系数
咨询记录 · 回答于2023-12-25
求X边缘分布律及E（X）
Z 表示 X + 2Y，也就是说，Z 是 X 和 Y 的线性组合。那么，我们可以使用线性和的期望值公式来计算 E(Z)。
假设 X 和 Y 的期望值分别为 E(X) 和 E(Y)，那么有：
E(Z) = E(X + 2Y) = E(X) + 2E(Y) = 10 + 2 * 8 = 26
因此，E(Z) = 26。
现在，让我们计算 Z 的条件概率分布 pxz。我们可以使用边缘概率分布 px 和联合概率分布 pxy 来计算 pxz。
在这个问题中，px 和 pxy 都是二元正态分布。假设我们已经计算出了 pxy，那么我们可以使用贝叶斯公式来计算 pxz：
pxz(x, z) = pxy(x, z) / px(x)
使用贝叶斯公式需要我们已经计算出 pxy 和 px，但是在这个问题中，我们并没有给出 pxy 和 px 的具体分布。因此，我们无法直接使用贝叶斯公式来计算 pxz。
最后，让我们判断 X 和 Z 是否相互独立。由于 X 和 Y 的相关系数【摘要】
设X，Y的联合分布律为
X，Y -1 0 1
1 0.5 0.1 0.15
2 0.05 0.15 0.05
X，Y -1 0 1
设X，Y的联合分布律为
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