设随机变量X,Y相互独立,且X~N(0,1),Y~(1,4),则分布X-Y=
X-Y~N(-1,5)。
由已知得EX=0,DX=1,EY=1,DY=4,于是E(X-Y)=EX-EY=-1,
X,Y相互独立,所以D(X-Y)=DX+D(-Y)=DX+DY=5。
故X-Y~N(-1,5)
扩展资料:
在概率统计理论中,指随机过程中,任何时刻的取值都为随机变量,如果这些随机变量服从同一分布,并且互相独立,那么这些随机变量是独立同分布。
如果随机变量X1和X2独立,是指X1的取值不影响X2的取值,X2的取值也不影响X1的取值且随机变量X1和X2服从同一分布,这意味着X1和X2具有相同的分布形状和相同的分布参数。
对离散随机变量具有相同的分布律,对连续随机变量具有相同的概率密度函数,有着相同的分布函数,相同的期望、方差。如实验条件保持不变,一系列的抛硬币的正反面结果是独立同分布。
由已知得EX=0,DX=1,EY=1,DY=4,于是E(X-Y)=EX-EY=-1,
X,Y相互独立,所以D(X-Y)=DX+D(-Y)=DX+DY=5。
故X-Y~N(-1,5)
Y服从Y~N(1,4)
由已知得EX=0,DX=1,EY=1,DY=4,于是E(X-Y)=EX-EY=-1,
X,Y相互独立,所以D(X-Y)=DX+D(-Y)=DX+DY=5。
故X-Y~N(-1,5)
扩展资料
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响,可能取各种不同的值,故其具有不确定性和随机性,但这些取值落在某个范围的概率是一定的,随机变量可以是离散型的,也可以是连续型的。
如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量,被测定量的取值可能在某一范围内随机变化,具体取什么值在测定之前是无法确定的,但测定的结果是确定的,多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。
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