Question

高数概率论。为什么不相关也能使得EXY=EXEY不需要“独立”？

Answer 1

解析如下：

独立只是E(XY)=EXEY的一个充分条件，但不是必要条件。由于cov(X,Y)=E(X-EX)(Y-EY)=E(XY)-EXEY，所以不相关<=>cov(X,Y)=0<=>E(XY)=EXEY。

相关->不独立。

独立->不相关。

是一对逆反命题。

直接说不相关->独立是不行的。

起源

概率论是研究随机现象数量规律的数学分支，是一门研究事情发生的可能性的学问。但是最初概率论的起源与赌博问题有关。16世纪，意大利的学者吉罗拉莫·卡尔达诺（Girolamo Cardano）开始研究掷骰子等赌博中的一些简单问题。

概率与统计的一些概念和简单的方法，早期主要用于赌博和人口统计模型。随着人类的社会实践，人们需要了解各种不确定现象中隐含的必然规律性，并用数学方法研究各种结果出现的可能性大小，从而产生了概率论，并使之逐步发展成一门严谨的学科。概率与统计的方法日益渗透到各个领域，并广泛应用于自然科学、经济学、医学、金融保险甚至人文科学中。

Answer 2

独立只是E(XY)=EXEY的一个充分条件，但不是必要条件。由于cov(X,Y)=E(X-EX)(Y-EY)=E(XY)-EXEY，所以不相关<=>cov(X,Y)=0<=>E(XY)=EXEY。

相关->不独立

独立->不相关

是一对逆反命题

直接说不相关->独立是不行的

扩展资料

假设某一超市出售的某种商品，每周的需求量X在10至30范围内等可能取值，该商品的进货量也在10至30范围内等可能取值（每周只进一次货）超市每销售一单位商品可获利500元。

若供大于求，则削价处理，每处理一单位商品亏损100元；若供不应求，可从其他超市调拨，此时超市商品可获利300元。试计算进货量多少时，超市可获得最佳利润，并求出最大利润的期望值。

由于该商品的需求量（销售量）X是一个随机变量，它在区间[10,30]上均匀分布，而销售该商品的利润值Y也是随机变量，它是X的函数，称为随机变量的函数。题中所涉及的最佳利润只能是利润的数学期望（即平均利润的最大值）。

因此，本问题的解算过程是先确定Y与X的函数关系，再求出Y的期望E(Y)。最后利用极值法求出E(Y)的极大值点及最大值。

参考资料来源：百度百科-独立

Answer 3

独立只是E(XY)=EXEY的一个充分条件，但不是必要条件。由于cov(X,Y)=E(X-EX)(Y-EY)=E(XY)-EXEY，所以不相关<=>cov(X,Y)=0<=>E(XY)=EXEY。

相关->不独立

独立->不相关

是一对逆反命题

直接说不相关->独立是不行的

扩展资料：

要有两随机事件 A、B 。 A、B 发生的概率分别为 P(A) 和 P(B) ， AB 事件同时发生的概率为 P(AB) 若 P(A)×P(B)=P(AB) ，则 A 与 B 相互独立。事件 A 发生的概率不影响事件 B 发生的概率，反应的是概率运算上的关系。

0≤P(A)≤1

0≤P(B)≤1

0≤P(AB)≤1

设X、Y是相互独立的随机变量，则有E(XY)=E(X)E(Y)。

参考资料来源：百度百科-独立

Answer 4

独立只是E(XY)=EXEY的一个充分条件，但不是必要条件。由于cov(X,Y)=E(X-EX)(Y-EY)=E(XY)-EXEY，所以不相关<=>cov(X,Y)=0<=>E(XY)=EXEY。