二维随机变量(X,Y)的联合概率密度为f(x,y)={e的-y次方 ,0<x<y { 0,
答案图片中有,求问第二问和第三问的详细过程!!感激不尽!!!最好是写的图片,打的乱乱的看不懂,谢谢啦~...
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解法如下:
f(x,y)= e^(-x), 0<y<x。
=e^(-x)u(y)u(x-y)。
——这里u(x) 是阶跃函数。定义为:u(x)=1, x>0; =0,x<0。
f(x)= (y从负无穷到正无穷积分) f(x,y) dy。
f(x)= (y从负无穷到正无穷积分) {e^(-x)u(y)u(x-y} dy。
f(x)= (y从0到x积分) {e^(-x)} dy = xe^(-x), x>0。
f(y)=(x从y到正无穷积分) {e^(-x)} dx = e^(-y), y>0。
f(x,y) 与f(x)f(y) 不相等。X, Y 不独立。
二维随机变量定义:
一般,设E是一个随机试验,它的样本空间是S={e},设X=X(e)和Y=Y(e)S是定义在S上的随机变量,由它们构成的一个向量(X,Y),叫做二维随机变量或二维随机向量。
引例:
有一个班(即样本空间)体检,指标是身高和体重,从中任取一人(即样本点),一旦取定,都有唯一的身高和体重(即二维平面上的一个点)与之对应,这就构造了一个二维随机变量。由于抽样是随机的,相应的身高和体重也是随机的,所以要研究其对应的分布。
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f(x,y)= e^(-x), 0<y<x.
=e^(-x)u(y)u(x-y)
---这里u(x) 是阶跃函数。定义为:u(x)=1, x>0; =0,x<0.
f(x)= (y从负无穷到正无穷积分) f(x,y) dy
f(x)= (y从负无穷到正无穷积分) {e^(-x)u(y)u(x-y} dy
f(x)= (y从0到x积分) {e^(-x)} dy = xe^(-x), x>0.
f(y)=(x从y到正无穷积分) {e^(-x)} dx = e^(-y), y>0.
f(x,y) 与f(x)f(y) 不相等。X, Y 不独立。
=e^(-x)u(y)u(x-y)
---这里u(x) 是阶跃函数。定义为:u(x)=1, x>0; =0,x<0.
f(x)= (y从负无穷到正无穷积分) f(x,y) dy
f(x)= (y从负无穷到正无穷积分) {e^(-x)u(y)u(x-y} dy
f(x)= (y从0到x积分) {e^(-x)} dy = xe^(-x), x>0.
f(y)=(x从y到正无穷积分) {e^(-x)} dx = e^(-y), y>0.
f(x,y) 与f(x)f(y) 不相等。X, Y 不独立。
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f(x,y)= e^(-x), 00.
f(x,y) 与f(x)f(y) 不相等。X, Y 不独立
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