大学概率论随机变量问题。【急急急】
1.设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,则概率P(X>2012/2013)=?2.随机变量X与Y独立,则随机变量X^2与3Y是否也独立?3.如果随机变量(X,Y)的分布函...
1.设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,则概率P(X>2012/2013)=?
2.随机变量X与Y独立,则随机变量X^2与3Y是否也独立?
3.如果随机变量(X,Y)的分布函数为F(x,y),则P(X>a,Y>b)=?
4.设随机变量X和Y都服从标准正态分布,则随机变量X^2+Y^2也服从x^2分布? 展开
2.随机变量X与Y独立,则随机变量X^2与3Y是否也独立?
3.如果随机变量(X,Y)的分布函数为F(x,y),则P(X>a,Y>b)=?
4.设随机变量X和Y都服从标准正态分布,则随机变量X^2+Y^2也服从x^2分布? 展开
4个回答
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正确答案:
1 P(X>2012/2013) = 1 - e^(-λ) ,因为泊松分布只能在自然数点处取值,这里排除0点的概率就可以了。
2 独立,但结论不能反推,可以从独立的定义得到证明。如果将独立换为不相关是不成立的。
3 P(X>a,Y>b) = 1 - F(a,+∞) - F(+∞,b) + F(a,b),这个就是二元积分的定义,画下图就明白了。
4 错误。
X^2和Y^2分别服从自由度为1的卡方分布,但没有独立的条件,不能保证X^2+Y^2仍服从卡方分布。
1 P(X>2012/2013) = 1 - e^(-λ) ,因为泊松分布只能在自然数点处取值,这里排除0点的概率就可以了。
2 独立,但结论不能反推,可以从独立的定义得到证明。如果将独立换为不相关是不成立的。
3 P(X>a,Y>b) = 1 - F(a,+∞) - F(+∞,b) + F(a,b),这个就是二元积分的定义,画下图就明白了。
4 错误。
X^2和Y^2分别服从自由度为1的卡方分布,但没有独立的条件,不能保证X^2+Y^2仍服从卡方分布。
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第一题查表吧,手算是没戏了,涉及含参数的积分,你这一个λ连数值都不给
第二题是独立的,两件事的结果互不影响
第三题 (1-F(x,b))*(1-F(a,y)) 这个要有具体的F函数,譬如 F(x,b)是得到关于F微分得出f(x,y)然后带入y=b对x从负无穷到正无穷积分
第四提对的,你用换元就好了,X^2跟Y^2都是卡方分布,X^2+Y^2线性组合不改变分布性质,
第二题是独立的,两件事的结果互不影响
第三题 (1-F(x,b))*(1-F(a,y)) 这个要有具体的F函数,譬如 F(x,b)是得到关于F微分得出f(x,y)然后带入y=b对x从负无穷到正无穷积分
第四提对的,你用换元就好了,X^2跟Y^2都是卡方分布,X^2+Y^2线性组合不改变分布性质,
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正确答案:
1 P(X>2012/2013) = 1 - e^(-λ) ,因为泊松分布只能在自然数点处取值,这里排除0点的概率就可以了。
2 独立,但结论不能反推,可以从独立的定义得到证明。如果将独立换为不相关是不成立的。
3 P(X>a,Y>b) = 1 - F(a,+∞) - F(+∞,b) + F(a,b),这个就是二元积分的定义,画下图就明白了。
4 错误。
X^2和Y^2分别服从自由度为1的卡方分布,但没有独立的条件,不能保证X^2+Y^2仍服从卡方分布。
1 P(X>2012/2013) = 1 - e^(-λ) ,因为泊松分布只能在自然数点处取值,这里排除0点的概率就可以了。
2 独立,但结论不能反推,可以从独立的定义得到证明。如果将独立换为不相关是不成立的。
3 P(X>a,Y>b) = 1 - F(a,+∞) - F(+∞,b) + F(a,b),这个就是二元积分的定义,画下图就明白了。
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X^2和Y^2分别服从自由度为1的卡方分布,但没有独立的条件,不能保证X^2+Y^2仍服从卡方分布。
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1,λ不知道怎么求?假设知道λ,这是个求和问题,涉及复杂的级数求和,感觉不属于概率范畴吧?
2,独立
3,= =!不告诉我函数有怎么求?条件已经是分布函数了,比已知概率密度函数好求一点
4,卡方分布不记得了。。。
2,独立
3,= =!不告诉我函数有怎么求?条件已经是分布函数了,比已知概率密度函数好求一点
4,卡方分布不记得了。。。
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