随机变量x服从正态分布n(2,4),y服从二项分布b(10,0.1),求d(x +3y)
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Fz(z)=P{Z<=z}=P{X+Y<=z}=∑bai[k=0到n] P{X+k<=z且Y=k}=∑[k=0到n] P{X<=z-k}C(k n)p^k(1-p^k)=∑[k=0到n] Φdu(z-k)C(k n)p^k(1-p^k)
当k为定值时,Φ(z-k)是个zhi连续函数dao,C(k n)p^k(1-p^k)是个常数。
故Φ(z-k)C(k n)p^k(1-p^k)为连续函数,n+1个连续函数相加也是连续函数。
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。
扩展资料:
由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。
μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布。
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