11.设随机变量X1+X2相互独立,且有+x1-B(20,1/2)+,x2-P(2),+求+D(X1-2X2+4)
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首先,我们可以根据独立性和期望的线性性质得到:E(X1 + X2) = E(X1) + E(X2) = 20 * 1/2 + 2 = 12接下来,我们需要计算D(X1 - 2X2 + 4),根据方差的性质有:D(X1 - 2X2 + 4) = D(X1) + 4D(X2) - 2Cov(X1, X2)由于X1和X2相互独立,所以Cov(X1, X2) = 0,因此上式化简为:D(X1 - 2X2 + 4) = D(X1) + 4D(X2)接下来,我们需要计算X1和X2的方差。由于X1服从二项分布,其方差为np(1-p),即:D(X1) = 20 * 1/2 * (1 - 1/2) = 5由于X2服从几何分布,其方差为(1-p)/p^2,即:D(X2) = (1 - 1/2) / (1/4) = 2将上述结果代入方差公式,得到:D(X1 - 2X2 + 4) = 5 + 4 * 2 = 13因此,随机变量X1-2X2+4的方差为13。
咨询记录 · 回答于2023-05-31
11.设随机变量X1+X2相互独立,且有+x1-B(20,1/2)+,x2-P(2),+求+D(X1-2X2+4)
首先,我们可以根据独立性和期望的线性性质得到:E(X1 + X2) = E(X1) + E(X2) = 20 * 1/2 + 2 = 12接下来,我们需要计算D(X1 - 2X2 + 4),根据方差的性质有:D(X1 - 2X2 + 4) = D(X1) + 4D(X2) - 2Cov(X1, X2)由于X1和X2相互独立,所以Cov(X1, X2) = 0,因此上式化简为:D(X1 - 2X2 + 4) = D(X1) + 4D(X2)接下来,我们需要计算X1和X2的方差。由于X1服从二项分布,其方差为np(1-p),即:D(X1) = 20 * 1/2 * (1 - 1/2) = 5由于X2服从几何分布,其方差为(1-p)/p^2,即:D(X2) = (1 - 1/2) / (1/4) = 2将上述结果代入方差公式,得到:D(X1 - 2X2 + 4) = 5 + 4 * 2 = 13因此,随机变量X1-2X2+4的方差为13。
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设随机变量X,Y相互独立,且X~N(-1,9)Y~N(3,4)求E(2X-Y+3)D(2X-Y+3)
根据题意,我们可以得到:E(X) = -1,D(X) = 9E(Y) = 3,D(Y) = 4由于X和Y相互独立,所以有:E(2X - Y + 3) = 2E(X) - E(Y) + 3 = 2*(-1) - 3 + 3 = -2接下来,我们需要计算D(2X - Y + 3),根据方差的性质有:D(2X - Y + 3) = D(2X) + D(Y) - 2Cov(2X, Y)由于X和Y相互独立,所以Cov(2X, Y) = 0,因此上式化简为:D(2X - Y + 3) = D(2X) + D(Y)接下来,我们需要计算2X的方差。由于X服从正态分布,其方差为9,因此2X的方差为:D(2X) = 4D(X) = 4*9 = 36将上述结果代入方差公式,得到:D(2X - Y + 3) = 36 + 4 = 40因此,随机变量2X-Y+3的期望为-2,方差为40。
二维连续型随机变量(X,Y)的联合密度函数为f(x,y)=3x 0小于等于x小于等于1,0小于等于y小于等于x,0 其他 。求Cov(X,Y)
首先需要求出X和Y的期望值。由于X和Y的取值范围都是有限的,因此可以直接通过积分计算期望值。有:E(X) = ∫[0,1]∫[0,x] 3x y dy dx = ∫[0,1] (3x/2) x^2 dx = 3/4E(Y) = ∫[0,1]∫[0,x] 3x y^2 dy dx = ∫[0,1] (3x/3) x^3 dx = 1/4接下来,需要计算X和Y的协方差。根据协方差的定义,有:Cov(X, Y) = E(XY) - E(X)E(Y)计算E(XY)时,需要先求出XY的联合密度函数。由于X和Y相互独立,因此它们的联合密度函数等于它们各自的概率密度函数的乘积。有:f(X,Y) = f(X) f(Y) = 3x * 2y * I{0<=y<=x<=1}因此,有:E(XY) = ∫[0,1]∫[0,x] xy f(X,Y) dy dx = ∫[0,1]∫[0,x] 6x y^2 dy dx = 1/9将X和Y的期望值代入协方差公式,得到:Cov(X, Y) = E(XY) - E(X)E(Y) = 1/9 - (3/4)*(1/4) = -5/72因此,二维连续型随机变量(X,Y)的协方差为 -5/72。