设随机变量X服从参数为2的泊松分布,则P{X=E(X)}=?
泊松分布的期望就是参数值，所以此题就是求X=2的概率，如图代公式即得。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
凡尘2023-06-06 08:01:431
二维随机变量P（X/Y
P（X/Y<0）=0.5本题使用正态分布与独立性分析：（x，y）~N（0，0，1，1，0）说明X~N(0,1),Y~N(0,1)且X与Y独立X/Y<0，即X与Y反号所以 P（X/Y<0）=P(X>0,Y<0)+P(X<0,Y>0)=P(X>0)P(Y<0)+P(X<0)P(Y>0)=0.5×0.5+0.5×0.5=0.5二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。扩展资料：在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。在实际问题中通常用它来表征多个独立操作的随机试验结果或多种有独立来源的随机因素的概率特性，因此它对于概率统计的应用是十分重要的。参考资料来源：百度百科——二维随机变量凡尘2023-06-06 08:01:421
设随机变量X服从参数为2的泊松分布,随机变量Y=2X-2,则E(Y)=?
泊松分布的期望和方差均为 λ（就是参数）。所以E（Y）=2*E（X）-2=2E（Y）=2
西柚不是西游2023-06-06 08:01:421
设随机变量 X 服从参数为 λ 的泊松分布,则特征函数() =？
Chen2023-06-06 08:01:412
设随机变量x服从参数为λ的泊松分布,求E(X+1)^-1
你好 这题的思路是把期望展开，然后利用泊松分布的概率质量公式将期望的表达式进行整理，具体步骤如下 最后的结果是(1-e^{-λ})/λ 如果发现有问题的话，再问我吧 望采纳
北营2023-06-06 08:01:404
设随机变量X服从参数为2的泊松分布,E（X），D（X）=？求详细解答
泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差现在X是服从参数为2的泊松分布，所以E(X)=D(X)=2
左迁2023-06-06 08:01:401
泊松分布公式里哪些符号和英文是什么意思 何谓随机变量
X：随机变量. P(λ)：随机变量X的分布称为泊松分布,记作P(λ). λ：是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.它是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差,泊松分布P(λ)中唯一的一个参数. k：单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等. e：自然对数. P.S.基本就这么理解,没明白的地方请指出来.
豆豆staR2023-06-06 08:01:391
二项分布，泊松分布，正太分布中哪些是离散型随机变量，哪些是连续型随机变量
你好！二项分布与泊松分布是离散型随机变量，正态分布是连续型随机变量。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
真颛2023-06-06 08:01:392
数学实验中：”求服从以为参数的泊松分布的随机变量的函数f(x)=x^2的数学期望“，是什么意思？
这个表明，随机变量X服从泊松分布，求X的函数x^2的期望。用随机变量函数的期望公式求解即可。解答见下图：
大鱼炖火锅2023-06-06 08:01:391
设随机变量X服从参数为2的泊松分布,E（X）,D（X）=?求详细解答
泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差 现在X是服从参数为2的泊松分布, 所以E(X)=D(X)=2
九万里风9
2023-06-06 08:01:391
概率论：设随机变量X服从泊松分布,且P(X≤1)=4P(X=2),则P(X=3)为
因题干条件不完整，缺少文字，不能正常作答。
北境漫步2023-06-06 08:01:382
设离散型随机变量X的分布律为P(X=n)=P(X=-n)=1/2n(n+1),1,2,...,求E(X)
E(x)=u2211x*px=u2211{[n*1/2n(n+1)]+[-n*1/2n(n+1)]} (n=1,2,...) =u2211[(n-n)*1/2n(n+1)] =0
无尘剑
2023-06-06 08:01:382
设随机变量X服从参数为2的泊松分布,则E（X^2）=? 求解答过程
X~π（2） E（x）=2 D(X)=2 D（X）=E(X^2)-[E(X)]^2 2=E（X^2）-4 E（X^2）=6
肖振2023-06-06 08:01:371
设随机变量X服从参数为3的泊松分布，随机变量Y~N（1,4），则E(X^2+Y^2)=?
15西柚不是西游2023-06-06 08:01:372
设随机变量X服从参数λ＝1的泊松分布，记随机变量Y＝ ，试求随机变量Y的分布律
P(x=k)=∑k=0~无穷1/k!*e-1P(Y=0)=P(X<=1)=P(X=0)+P(X=1)=2e-1；P(Y=1)=P(X＞1)=1-P(X<=1)=1-2e-1北境漫步2023-06-06 08:01:372
为什么随机变量服从泊松分布则P{X=10}=P{X≥10}-P{X≥11
泊松分布只能取整数值，所以P(X≥10)=P(X=10)+P(X=11)+P(X=12)+...，P(X≥11)=P(X=11)+P(X=12)+...，两者相减就是P(X≥10)-P(X≥11)=P(X=10)。
kikcik2023-06-06 08:01:371
设随机变量x服从参数为3的泊松分布 则p（x=2）
P(X=2)=[9e^(-3)]/2kikcik2023-06-06 08:01:361
设随机变量x服从参数为入的泊松分布,已知p0,p12p2成等差数列求ex,dx
P(X=k)=(λ^k/k!) * e^(-λ) E(X)=λ P(X=1)=(λ^1/1!) * e^(-λ)=λ * e^(-λ) P(X=2)=(λ^2/2!) * e^(-λ)=0.5λ^2 * e^(-λ) λ * e^(-λ) = 0.5λ^2 * e^(-λ) λ=0或λ=2 λ=0舍去,故λ=2 E(X)=2
u投在线2023-06-06 08:01:351
设离散型随机变量X服从参数为λ的泊松分布，已知P(X=1)=P(X=2)，试求参数λ 的值 求具体过程 有图更好
P{X=1}=P{X=2}，λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2，λ=λ^2/2，λ=2，P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3。随机变量分为离散型随机变量与 非离散型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。这种随机变量称为"离散型随机变量"。扩展资料：离散型随机变量概率分布定义1：如果随机变量X只可能取有限个或至多可列个值，则称X为离散型随机变量。定义2：设X为离散型随机变量，它的一切可能取值为X1，X2，……，Xn，……，记P=P{X=xn},n=1,2...称上式为X的概率函数，又称为X的概率分布，简称分布。应用范围：自变量的变换、卷积和、傅里叶级数、傅里叶变换、Z变换。
小白2023-06-06 08:01:351
设随机变量x服从参数为入的泊松分布,则P(X=m)=？
泊松分布是一种离散型概率分布，用于描述在一段时间或区间内，某一事件发生的次数。其概率质量函数为：$$P(X=m)=frac{lambda^me^{-lambda}}{m!}$$其中，$lambda$为事件发生的平均次数，m为实际发生的次数。该分布的特点是：平均值等于方差，即$E(X)=Var(X)=lambda$。举个例子，假设某商店每小时平均有5名顾客进店，那么在某一小时内，有0、1、2、3、4、5……名顾客进店的概率分别为：$$P(X=0)=frac{5^0e^{-5}}{0!}=0.0067$$$$P(X=1)=frac{5^1e^{-5}}{1!}=0.0337$$$$P(X=2)=frac{5^2e^{-5}}{2!}=0.0842$$$$P(X=3)=frac{5^3e^{-5}}{3!}=0.1404$$$$P(X=4)=frac{5^4e^{-5}}{4!}=0.1755$$$$P(X=5)=frac{5^5e^{-5}}{5!}=0.1755$$……以此类推。因为泊松分布是一个概率分布，所以所有可能的概率之和应该等于1，即：$$sum_{m=0}^{infty}frac{lambda^me^{-lambda}}{m!}=1$$这个式子其实就是泊松分布的概率质量函数的和。
再也不做站长了2023-06-06 08:01:341
如何用c语言生成符合泊松分布的随机变量？
#include "stdio.h" #include "conio.h" #include "stdlib.h" #define MAXNUM 8 #define MAXTIME 10000 float p_before[MAXNUM]={0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.1, 0.2, 0.1}; //预期概率 float p_after[MAXNUM]; //计算后的概率 float cnt[MAXNUM]; //记录实际出现的概率 void init() { int i; float total=0; for(i=MAXNUM-1;i>=0;i--) { total+=p_before; p_after=p_before/total; cnt=0; } } int randp(float p) //调用本函数将以p的概率返回1，以（1－p）的概率返回0 { float rand_num ; rand_num=random(1000) ; //产生一个 0～(MAXNUM-1) 之间的整数 if (rand_num < 1000*p) return(1) ; else return(0) ; } int randnum() { int i; for(i=0;i<MAXNUM;i++) if(randp(p_after)) return(i); return(MAXNUM-1); } main() { int i,num; init(0); for(i=0;i<MAXTIME;i++) { num=randnum(); cnt[num]++; } for(i=0;i<MAXNUM;i++) printf("cnt[%d]=%.4f, p_before[%d]=%.4f ",i,cnt/MAXTIME,i,p_before); getch(); }
FinCloud2023-06-06 08:01:342
设随机变量X服从参数为2的泊松分布,E(X)，D(X)=?求详细解答
泊松分布P(λ)中只有一个参数λ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差现在X是服从参数为2的泊松分布，所以E(X)=D(X)=2小白2023-06-06 08:01:341
请问泊松分布的问题： 设随机变量X~π(2)，则P(X
间本来就有一种隔阂,但是有些人互相关爱,让他们更加亲近、和谐、还记得那一天发生的事…… 那天,要数学考试.离考试还有五分钟的时候,我再一次检查我的文具盒,看看文具准备好了没.中性笔,好好地躺在文具盒中；铅笔,乖乖地趴在文具盒里内；橡皮,安静地坐在文具盒里；尺子,咦?尺子跑哪去了?我再一次检查,嘴里还喃喃自语“中性笔,铅笔,橡皮……”还是不见尺子.我看了看表,糟了,快上课了,怎么办?怎肖振2023-06-06 08:01:341
随机变量 X 服从入=2的泊松分布,P(X>=1)等于?
简单计算一下，答案如图所示
CarieVinne 2023-06-06 08:01:342
泊松分布随机变量可以取负值吗？
泊松分布随机变量，可以一起复制吗？也是可以去复制的没人提的
黑桃花2023-06-06 08:01:337
设随机变量x服从参数为λ的泊松分布，且已知E[(x-1)(x-2)]=1，求λ
因为x服从参数为λ的泊松分布，那么可知E(X)=λ，D(X)=λ。而D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，那么E(X^2)=λ+λ^2又因为E[(X-1)(X-2)]=E(X^2-3X+2)=E(X^2)-E(3X)+E(2)=λ+λ^2-3λ+2=λ^2-2λ+2由题意可知，λ^2-2λ+2=1，解的λ=1。
善士六合2023-06-06 08:01:333
泊松分布公式里哪些符号和英文是什么意思 何谓随机变量
X：随机变量. P(λ)：随机变量X的分布称为泊松分布,记作P(λ). λ：是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.它是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差,泊松分布P(λ)中唯一的一个参数. k：单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等. e：自然对数. P.S.基本就这么理解,没明白的地方请指出来.
余辉2023-06-06 08:01:311
二项分布，泊松分布，正太分布中哪些是离散型随机变量，哪些是连续型随机变量
离散型随机变量：二项分布与泊松分布。连续型随机变量：正态分布。1、离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的，则为离散变量。例如，企业个数、职工人数、设备台数等。只能按计量单位数计数，这种变量的数值一般用计数方法取得。2、连续随机变量，在一定区间内可以任意取值的变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。例如， 生产零件 的 规格尺寸 , 人体测量 的身高、体重、胸围等为连续变量，其数值只能用测量或计量的方法取得。扩展资料：区别离散型随机变量只可能出现可数型的实现值，比如自然数集，{0,1}等等，常见的有二项随机变量，泊松随机变量等。连续型随机变量的实现值是属于不可数集合的，比如(0,1]，实数集，常见的有正态分布，指数分布，均匀分布等。参考资料：百度百科-离散型随机变量参考资料：百度百科-连续型随机变量肖振2023-06-06 08:01:311
什么是二维随机变量的概率密度
二维连续型随机变量,概率密度为,则和的概率密度分别为 和分别称为关于X和关于Y的边缘概率密度． 这里有
苏州马小云2023-06-06 08:01:301
二维随机变量的概率密度？
您好，你的问题，我之前好像也遇到过，以下是我原来的解决思路和方法，希望能帮助到你，若有错误，还望见谅！在该三角形内的概率相等，所以应该是其面积分之一，那就是2。f（x，y）就是二维变量的概率密度函数f（x，y）=1/S 在三角形的范围内成立。所以1除以1/2等于2。边际密度函数的求解，本质就是考察积分，只要记住边缘概率密度就是对联合密度函数求积分，当求关于Y的边际密度函数时就是对于f（x，y）的联合密度函数关于X求积分，求Y的边际密度函数则同理。扩展资料：有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如对地面目标射击，弹着点的位置需要两个坐标才能确定，因此研究它要同时考虑两个随机变量，一般称同一概率空间(Ω,F,p)上的n个随机变量构成的n维向量X=(x1,x2,…，xn)为n维随机向量。随机变量可以看作一维随机向量。称n元x1,x2,…，xn的函数为X的(联合)分布函数。又如果(x1,x2)为二维随机向量，则称x1+ix2(i2=-1)为复随机变量。参考资料来源：百度百科-随机变量非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！CarieVinne 2023-06-06 08:01:301
一道概率题关于二维随机变量的计算
∫∫f(x,y)dxdy=1即c∫∫dxdy=1因为0≤x≤1，0≤y≤2面积为2所以c*2=1c=1/2fy(x,y)=1/2,0≤x≤1，fx(x,y)=1/2,0≤y≤2f(x,y)≠fx(x,y)fy(x,y)不独立可能是这样吧不一定对啊九万里风9
2023-06-06 08:01:301
概率，二维离散型随机变量中，E（XY）怎么求
你好！E(XY)等于所有xi*yj*pij求和，本题E(XY)=0×0×(1/5)+0×1×(2/5)+0×2×(1/15)+1×0×(1/5)+1×1×(2/15)+1×2×0=2/15。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！无尘剑
2023-06-06 08:01:291
二维随机变量例题详解
（1）x的边缘分布律P（X=0）=1/3+1/4=7/12 P（X=2）=5/12 y的边缘分布律P（Y=-2）=1/3+1/4=7/12 P（Y=0）=1/4+1/6=5/12 （2） P（x=0,y=0）=1/4 而P（x=0）*P（y=0）=7/12*5/12=35/144 两者不相等 故x与y不独立 （3）P（x+y=0）=P（x=0,y=0）+P（x=2,y=-2）=1/4+1/4=1/2
NerveM
2023-06-06 08:01:291
二维变量X, Y独立的充分性条件是什么？
二维随机变量（X，Y）独立的定义式为：F（x，y）=F（x）*F（y）这里F（x，y）为（X，Y）的联合分布函数，F（x）为一维随机变量X的分布函数，F（y ）为一维随机变量Y的分布函数。二维连续型随机变量X，Y独立的充分必要条件为 ：f(x，y)=f（x）*f（y ），这里f（x，y）为（X，Y）的联合概率密度函数，f（x）为一维随机变量X的概率密度函数，f（y ）为一维随机变量Y的概率密度函数。事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。扩展资料：相互独立的性质：1.P(A∩B)就是P(AB)2.若P(A)>0,P(B)>0则A,B相互独立与A,B互不相容不能同时成立,即独立必相容,互斥必联系.容易推广：设A,B,C是三个事件。如果满足：P(AB)=P(A)P(B),P(BC)=P(B)P(C),P(AC)=P(A)P(C),P(ABC)=P(A)P(B)P(C),则称事件A,B,C相互独立。更一般的定义是,A1,A2,……,An是n(n≥2)个事件,如果对于其中任意2个,任意3个,…任意n个事件的积事件的概率,都等于各个事件概率之积,则称事件A1,A2,……,An相互独立。参考资料来源：百度百科-概率论
hi投2023-06-06 08:01:281
1.二维随机变量(X,Y)是否是一个随机向量,为什么
是，因为X、Y是随机变量，那么它们构成的向量K=（X,Y）即为随机向量。西柚不是西游2023-06-06 08:01:281
若二维离散随机变量(X1,Y1)(X2,Y2)的边缘分布相同,那么他们联合分布一定相同
那一双眼，便确定
人类地板流精华2023-06-06 08:01:281
如图，二维随机变量的函数关系怎么写？
对于二维连续变量的分布函数F(x，y)，一般应用其概率密度函数f(x，y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0，∞)时，分布函数F(x，y)=∫(-∞，x)du∫(-∞,y)f(u，v)dv=∫(0，x)du∫(-0，y)2e^(-2u-v)dv=∫(0，x)2e^(-2u)du∫(-0，y)e^(-v)dv=[1-e^(-2x)][1-e^(-y)]。当xu2209(0，∞)、yu2209(0，∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞，0)du∫(-∞，0)f(u，v)dv=0。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，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分布函数来描述离散型随机变量。参考资料来源：百度百科——二维随机变量
gitcloud2023-06-06 08:01:271
二维离散型随机变量的E(XY)如何算？(X和Y不相互独立)
可以用公式计算XY的期望，前提是知道联合概率表或联合概率密度。经济数学团队帮你解答，请及时评价。谢谢！九万里风9
2023-06-06 08:01:272
二维随机变量独立的充要条件
二维随机变量（X，Y）独立的定义式为：F（x，y）=F（x）*F（y ）等价的命题如下：二维离散型随机变量X，Y独立的充分必要条件为 ：对（X，Y）任意可能的取值（xi，yj）均有P（X=xi，Y=yj）=P（X=xi）*P（Y=yj）2. 二维连续型随机变量X，Y独立的充分必要条件为 ：f(x，y)=f（x）*f（y ）这里，f（x，y）为（X，Y）的联合概率密度函数，f（x）为一维随机变量X的概率密度函数，f（y ）为一维随机变量Y的概率密度函数。参考资料百度知道：https://zhidao.baidu.com/question/565021512959105724.htmlCarieVinne 2023-06-06 08:01:271
求二维随机变量的概率密度
解：对于二维连续变量的分布函数F(x,y)，一般应用其概率密度函数f(x,y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0,∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞,x)du∫(-∞,y)f(u,v)dv=∫(0,x)du∫(-0,y)2e^(-2u-v)dv=∫(0,x)2e^(-2u)du∫(-0,y)e^(-v)dv=[1-e^(-2x)][1-e^(-y)]。当xu2209(0,∞)、yu2209(0,∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞,0)du∫(-∞,0)f(u,v)dv=0。供参考。无尘剑
2023-06-06 08:01:261
二维随机变量x=y的概率如何求
可利用联合概率密度的二重积分为1，求出k=2。边际密度函数的求解，本质就是考察积分，只要记住边缘概率密度就是对联合密度函数求积分，当我们求关于Y的边际密度函数时就是对于f（x，y）的联合密度函数关于X求积分，求Y的边际密度函数则同理。第二部分是求随机变量函数的密度，一般用分布函数法，即先用定义求出分布函数，再求导得到相应的概率密度。
韦斯特兰2023-06-06 08:01:261
连续性二维随机变量数学期望
全班都不会，你们班……豆豆staR2023-06-06 08:01:262
二维随机变量的条件分布函数是怎么定义的
简单说就是F(x|y) ={ p(x,y)/pY(y) 对x的积分,积分限在[负无穷,x]区间 } 这时候它的条件密度函数是p(x|y) = p(x,y)/pY(y) 这是对连续型随即变量而言 离散的一般不谈分布列,谈条件密度会更方便一些
苏萦2023-06-06 08:01:261
如何求解二维随机变量的分布函数？
解：对于二维连续变量的分布函数F(x,y)，一般应用其概率密度函数f(x,y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0,∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞,x)du∫(-∞,y)f(u,v)dv=∫(0,x)du∫(-0,y)2e^(-2u-v)dv=∫(0,x)2e^(-2u)du∫(-0,y)e^(-v)dv=[1-e^(-2x)][1-e^(-y)]。当xu2209(0,∞)、yu2209(0,∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞,0)du∫(-∞,0)f(u,v)dv=0。供参考。
北有云溪2023-06-06 08:01:251
二维随机变量举个例子
例如一种产品分为一等品（A1），二等品（A2），三等品（A3）和不合格品（A4），比率分别为0.15，0.70，0.10，0.05。则从该产产品种抽出N个（这N个为一个一个的独立抽出，且N远远小于总的数量），分别以X1~X4记为N个产品中一等品，二等品，三等品和不合格的个数，则可以X=（X1,……X4）满足M（N；0.15，0.70，0.10，0.05）当只存在两种可能性A1、A2的时候，这是A1就是A2的对立事件，X1+X2=N，则X1唯一的决定X2，这就是第一篇笔记中的二项分布情况。扩展资料：二维随机变量（X，Y）的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。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。
bikbok2023-06-06 08:01:241
二维随机变量的DX如何算
二维随机变量的DX计算方法：DX=EX^2-(EX)^2。二维随机变量的方差描述了随机变量的取值与其数学期望的偏离程度。对于多维随机变量的情况，协方差与相关系数刻画了每个随机变量的相关性。二维随机变量的性质：数学期望是一阶原点矩；方差是二阶中心矩；协方是二阶混合中心距。通过矩，可以定义协方差矩阵，简化多维随机变量的概率密度函数的处理。最后介绍多维正态随机变量的四条重要性质，这些性质是数理统计和随机过程的重要理论基础。
Ntou1232023-06-06 08:01:201
设二维随机变量的概率密度函数f(x,y)=2,0
p_X (x)=∫(x~1)f(x,y)dy=2(1-x) p_Y (y)=∫(0~y)f(x,y)dx=2y EX=∫(0~1)xp_X(x)dx=1/3 EY=∫(0~1)yp_Y(y)dy=2/3大鱼炖火锅2023-06-06 08:01:201
已知二维随机变量(X,Y)的联合分布律如图片所示,则X与Y的协方差COV(X,Y)=
解：E（Y）=0×（0.3+0.1）+1×（0.2+0.4）=0.6E（X）=2×（0.3+0.2）+3×（0.1+0.4）=2.5E（XY）=2*0*0.3 + 3*0*0.1 + 2*1*0.2+3*1*0.4=1.6则cov（X,Y)=E（XY）-E（x）E（Y）=1.6-2.5*0.6=0.1
小菜G的建站之路2023-06-06 08:01:192
二维随机变量x=y怎么求
1、首先分布律就是做个表，把值和概率对应的填进去就可以了。至于边缘分布律，以x为例，x取的概率是1/6，取-1概率是1/3+1/12=5/12，取2的概率就是5/12。2、其次那么做一个表，回第一行是可能的取值0，1，2第二行把相应概率填进去。3、最后求X的边缘分布律就是把每一纵列相加，把y全部积分，x不积分，0+0.2=0.2，0.2+0.3=0.5，0.2+0.1=0.3即可。
墨然殇2023-06-06 08:01:191
概率论二维随机变量求参数
书本来就没读好问题太深奥。人类地板流精华2023-06-06 08:01:191
二维随机变量（X，Y）的相关性，独立性，证明。
P(X=-1)=1/3,P(X=0)=1/3,P(X=1)=1/3P(Y=0)=1/3,P(Y=1)=2/3因0=P(X=-1,Y=0)≠P(X=-1)*P(Y=0)=1/3*1/3=1/9,故不独立E(X)=-1*1/3+0*1/3+1*1/3=0E(Y)=0*1/3+1*2/3=2/3E(XY)=0*0*1/3+(-1)*1*1/3+1*1*1/3=0故cov(X,Y)=E(XY)-E(X)*E(Y)=0-0*2/3=0,故不相关
LuckySXyd2023-06-06 08:01:182
随机变量K(x)的分布律是什么？
由于分布律中各个概率bai之和为1，因此K=1/8。联合分布函数以二维情形为例，若（X，Y）是二维随机向量，x、y是任意两个实数，则称二元函数。设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)；随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。扩展资料：在概率论中, 对两个随机变量X和Y，其联合分布是同时对于X和Y的概率分布。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)是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个向量（X,Y），叫做二维随机向量或二维随机变量。连续变量类，对连续随机变量而言，联合分布概率密度函数为fX,Y(x, y)，其中fY|X(y|x)和fX|Y(x|y)分别代表X = x时Y的条件分布以及Y = y时X的条件分布；fX(x)和fY(y)分别代表X和Y的边缘分布。苏萦2023-06-06 08:01:181
二维随机变量均匀分布的概率密度是？
在该三角形内的概率相等，所以应该是其面积分之一，那就是2。f（x，y）就是二维变量的概率密度函数f（x，y）=1/S 在三角形的范围内成立。所以1除以1/2等于2。边际密度函数的求解，本质就是考察积分，只要记住边缘概率密度就是对联合密度函数求积分，当求关于Y的边际密度函数时就是对于f（x，y）的联合密度函数关于X求积分，求Y的边际密度函数则同理。扩展资料：有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如对地面目标射击，弹着点的位置需要两个坐标才能确定，因此研究它要同时考虑两个随机变量，一般称同一概率空间(Ω,F,p)上的n个随机变量构成的n维向量X=(x1,x2,…，xn)为n维随机向量。随机变量可以看作一维随机向量。称n元x1,x2,…，xn的函数为X的(联合)分布函数。又如果(x1,x2)为二维随机向量，则称x1+ix2(i2=-1)为复随机变量。参考资料来源：百度百科-随机变量小白2023-06-06 08:01:171
设二维连续型随机变量（X,Y）的联合概率密度为f(x,y)=6xy,0
先求 关于X的边缘密度fX(x)=12x(1-x)^2E(x)=xfX(x)从0-1积分 得出2/5E(xy)=xyf(x,y)先积Y从0-2(1-X) 后积X从0-1 最后得出4/15我不确定我算的是否正确，具体步骤是这样的韦斯特兰2023-06-06 08:01:172
设二维随机变量X,Y概率密度为f(x,y)=1,0
大学题？？？
ardim2023-06-06 08:01:173
二维随机变量的定义域是怎样的？
二维随机变量（X，Y）独立的定义式为：F（x，y）=F（x）*F（y）这里F（x，y）为（X，Y）的联合分布函数，F（x）为一维随机变量X的分布函数，F（y ）为一维随机变量Y的分布函数。二维连续型随机变量X，Y独立的充分必要条件为 ：f(x，y)=f（x）*f（y ），这里f（x，y）为（X，Y）的联合概率密度函数，f（x）为一维随机变量X的概率密度函数，f（y ）为一维随机变量Y的概率密度函数。事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。扩展资料：设随机事件A在n次重复试验中发生的次数为nA，若当试验次数n很大时，频率nA/n稳定地在某一数值p的附近摆动，且随着试验次数n的增加，其摆动的幅度越来越小，则称数p为随机事件A的概率，记为P(A)=p。随机事件是事件空间S的子集，它由事件空间S中的单位元素构成，用大写字母A，B，C...表示。例如在掷两个骰子的随机试验中，设随机事件A="获得的点数和大于10"，则A可以由下面3个单位事件组成：A={(5，6)，(6，5)，(6，6)}。 如果在随机试验中事件空间中的所有可能的单位事件都发生，这个事件被称为必然事件。参考资料来源：百度百科——概率论凡尘2023-06-06 08:01:162
二维随机变量服从正态分布,括号里面的5个数字分别代表什么？
X,Y~N(μ1,u2,σ1,σ2,ρ)，五个参数依次表示X的期望，Y的期望，X的均方差，Y的均方差，X和Y的相关系数。北境漫步2023-06-06 08:01:162
二维随机变量的分布函数是什么公式？
对于二维连续变量的分布函数F(x，y)，一般应用其概率密度函数f(x，y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0，∞)时，分布函数F(x，y)=∫(-∞，x)du∫(-∞,y)f(u，v)dv=∫(0，x)du∫(-0，y)2e^(-2u-v)dv=∫(0，x)2e^(-2u)du∫(-0，y)e^(-v)dv=[1-e^(-2x)][1-e^(-y)]。当xu2209(0，∞)、yu2209(0，∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞，0)du∫(-∞，0)f(u，v)dv=0。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，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分布函数来描述离散型随机变量。参考资料来源：百度百科——二维随机变量
meira2023-06-06 08:01:151
二维随机变量的函数是几维的
二维随机变量的函数可以是二维的也可以是一维的。如（X,Y）是二维随机变量，Z=X+Y是一维随机变量。真颛2023-06-06 08:01:151
二维随机变量
u04d9是偏导的意思。dx知道吧？就是对x求导，现在二维随机变量有两个变量，如果假定其中一个变量不变（视为常数），则对另一个变量求导称为对此变量的求偏导。例如f(x.y)=xy, u04d9f/u04d9x 表示f函数对x求偏导，你只要把y变为变量，当成求x的导数就行了，所以 u04d9f/u04d9x =y你的题目中的先求了y的偏导，再求一次x的偏导，所以表示成u04d9x*u04d9y念法嘛，好像是对什么什么求偏导，我忘了怎么念，meira2023-06-06 08:01:151
二维随机变量的数学意义是什么?
考虑这样一个实验：现在有一个班（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,这实际上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（即在任意一个[严格来说,伯莱尔可测]集合取值的概率）!ardim2023-06-06 08:01:151
自变量、变量有什么区别
数值发生变化的量为变量，真颛2023-06-06 08:01:142
请问 变量和自变量有什不同， 还说他们一样
他们首先有共性，都是变化的量，但区别是自变量的条件更高。九万里风9
2023-06-06 08:01:141
什么是二维随机变量
所谓二维随机变量就是指一个平面上点的坐标。它的坐标值都是随机变量。
阿啵呲嘚2023-06-06 08:01:141
二维随机变量的积分公式是什么？
计算公式为E(XY)=∫∫xyf(x，y)dxdy，积分范围是整个平面，其中f(x,y)是联合概率密度。二维随机变量( X，Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。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）。扩展资料：如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。一个事件的概率为1，并不意味这个事件一定是必然事件。当提到一个随机变量X的概率分布，指的是它的分布函数，当X是连续型时指的是它的概率密度，当X是离散型时指的是它的分布律。参考资料来源：百度百科--二维随机变量LuckySXyd2023-06-06 08:01:141
八年级数学变量和自变量是一样的吗
变量：在一个变化过程中，我们称数值发生变化的量为变量。自变量：一般的，在一个变化过程中，如果有两个变量x与y，并且对于x的每一个确定的值，y都有唯一确定的值与其对应，那么我们就说x是自变量 数学书的定义
Jm-R2023-06-06 08:01:132
如何用eviews实现多个因变量和多个自变量的分析
eviews无法实现多个因变量的模型回归(也有可能是我不知道= =)。据我所知，结构方程相关的路径分析可以同时处理多个因变量和多个自变量。需要SPSS和AMOS实现。如果一定要用eviews做，那么可以对每个因变量分别回归。或者首先用因子分析或AHP等方法对要研究的某一状况进行综合评价，得到每个样本某一状况的综合指数，然后再做回归。因为不知道你要研究什么以及指标的具体情况，所以先说这么多。有问题可以百度Hi我。阿啵呲嘚2023-06-06 08:01:121
因变量与自变量的关系是什么？
自变量一词来自数学。在数学中，y=f(x)。在这一方程中自变量是x,因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵而引起因变量发生变化的因素或条件。两个变量之间有1个关系，这两个变量本来就是同等的，客观上是没有区分的。但是对利用问题，主观上是可以有自己的判断的。例如：c＝2∏r.1般看来。r是自变量。但是，题目如果给的是周长c.那末c就应当看成自变量了。可以说：与假定有关的通常看做自变量。而需要计算的则看成因变量。是有很大的主观成份的。扩展资料：在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量。而在具体的实验中又有因变量与自变量一起建立的模型以得以观察其他情况的变化，也长有多个自变量互为补充来研究某一因变量的情况（生长素发现过程中达尔文父子实验），以上具体可体会数学中导数的含义。参考资料来源：百度百科-因变量
tt白2023-06-06 08:01:111
自变量是什么 什么是自变量
1、自变量（Independent variable）一词来自数学。 2、在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。 3、自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。
可桃可挑2023-06-06 08:01:112
自变量和因变量的概念
变量的解释(1) [variable] (2) 可假定为一组特定值中之任一值的量 (3) 代表数学公式中一个可变量的符号 函数 f(x)的值 取决于 变量x的值 (4) 数值可变的量 详细解释 数值可以变化的量。如一天内的气温就是变量。 词语分解 变的解释 变 （变） à 性质 状态 或情形和以前 不同 ，更改：变调。变动。变法。变为。变革。变更。变通（把原定的办法略加改动以适应事实的需要）。变本加厉。变幻无常。 部首 ：又； 量的解释 量 á 确定、计测 东西 的多少、长短、高低、深浅、远近等的器具：量具。量杯。量筒。量角器。 用计测器具或其他作为 标准 的东西确定、计测：计量。测量。量度。量体温。 估计 ，揣测：估量。 思量 。 打量 。 质 量tt白2023-06-06 08:01:111
自变量与变量的区别~
调节变量是调节一组关系的变量，例如：气温影响穿衣服的数量，但是如果一个人体质很好，即使气温较低，也可能穿较少的衣服，这个时候，体质就是气温和穿衣服数量关系间的调节变量。而气温则是自变量。从上面这个例子中可以看出，自变量和调节变量没有本质的区别，设想，体质与穿衣服数量也可以成为一组关系，这时这一关系将受到气温的调节。这个时候，体质就是自变量，而气温就成了调节变量。事实上，自变量是你研究的重点，而调节变量是你研究关系中需要考虑的关键理论情况。不知道这样你是否听得懂？请参考Ntou1232023-06-06 08:01:111
一个变量可以同时是自变量又是调节变量吗
调节变量是调节一组关系的变量，例如：气温影响穿衣服的数量，但是如果一个人体质很好，即使气温较低，也可能穿较少的衣服，这个时候，体质就是气温和穿衣服数量关系间的调节变量。而气温则是自变量。从上面这个例子中可以看出，自变量和调节变量没有本质的区别，设想，体质与穿衣服数量也可以成为一组关系，这时这一关系将受到气温的调节。这个时候，体质就是自变量，而气温就成了调节变量。事实上，自变量是你研究的重点，而调节变量是你研究关系中需要考虑的关键理论情况。不知道这样你是否听得懂？九万里风9
2023-06-06 08:01:111
数控当中的变量与自变量是什么意思?
这是宏程序中的概念,跟函数的变量和自变量是一个意思. 自变量是主动变化的,由于自变量的变化,引起变量的值发生变化.
此后故乡只2023-06-06 08:01:111
函数中两个变量如何确定那一个是自变量
具体是什么意思，是指说给定一个自变量的值，因变量的值不唯一确定？还是说x→y1,y2这种前者按照函数的定义确实不是函数，叫做“多值函数”请注意，“多值函数”不是函数，【就好比说熊猫不是猫一样。】后者其实y1,y2是二维的因变量，它还是一个值，但是这个值不再是数，而是二维向量。这种情况下只要x→y1,y2给定一个x只有唯一的一对y1,y2跟它对应，也是函数。只是函数的值域包含于二维向量空间而已。函数的本质就是映射，映射的本质就是“单值”的“关系”。此后故乡只2023-06-06 08:01:112
变量和自变量可以混为一谈吗
肯定是不可以的呀。余辉2023-06-06 08:01:104
变量和自变量是什么
在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y 任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么我们选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。 自变量是被操纵的变量，而因变量是被测定或被记录的变量。这两个专业用语的区别看上去会使很多读者产生混淆，正如一些读者所说的——“全部变量都具有依赖性”。不过，一旦你认识到这种区别，就会发现这个区别是必不可少的。自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。换句话说，他们是对“对象将做什么”的反应。与这定义的本质有所冲突，这个词也用于我们将观察对象按照对象原有的属性分到各“实验组”中，而不是操纵自变量的研究中。如在比较男女性白细胞数的实验中，性别被称为了自变量，而白细胞数则为因变量。来源：百度百科西柚不是西游2023-06-06 08:01:102
生物中应变量和自变量是什么
变量 变量，或称因子，是指实验过程中所被操作的特定因素或条件。按性质不同，通常可分为两类： l.实验变量与反应变量 实验变量，也称为自变量，指实验中由实验者所操纵的因素或条件。反应变量，亦称因变量，指实验中由于实验变量而引起的变化和结果。通常，实验变量是原因，反应变量是结果，二者具有因果关系。实验的目的在于获得和解释这种前因后果。例如，在"温度对酶活性"的实验中，所给定的低温(冰块)、适温(37℃)、高温(沸水浴)就是实验变量。而由于低温、适温、高温条件变化，唾液淀粉酶水解淀粉的反应结果也随之变化，这就是反应变量，该实验即在于获得和解释温度变化 (实验变量)与酶的活性(反应变量)的因果关系。 2.无关变量与额外变量 无关变量，也称控制变量，指实验中除实验变量以外的影响实验现象或结果的因素或条件。额外变量，也称干扰变量，指实验中由于无关变量所引起的变化和结果。显然，额外变量会对反应变量有干扰作用，例如，上述实验中除实验变量(低温、适温、高温)以外，试管洁净程度、唾液新鲜程度、可溶性淀粉浓度和纯度、试剂溶液的剂量、浓度和纯度，实验操作程度，温度处理的时间长短等等，都属于无关变量，要求对低温、适温、高温3组实验是等同、均衡、稳定的；如果无关变量中的任何一个或几个因素或条件，对3个实验组的给定不等同、不均衡、不稳定，则会在实验结果中产生额外变量，出现干扰，造成误差。实验的关键之一在于控制无关变量或减少额外变量，以减少误差。真颛2023-06-06 08:01:101
什么是应变量和自变量
如函数: Y=2X X是自变量，Y是因变量。 Y是随着X的变化而变化的。自变量，函数一个与他量有关联的变量，这一量中的任何一值都能在他量中找到对应的固定值。一般地，在一个变化过程中，如果有两个变量X与Y，并且对于X的每一个确定的值，Y都有为一得值与其对应，那么我们就说X是自变量，Y是X的函数。如果当X=A时Y=B，那么B叫做当自变量的值为A时的函数值。再也不做站长了2023-06-06 08:01:101
一个变量可以同时是自变量又是调节变量吗
调节变量是调节一组关系的变量，例如：气温影响穿衣服的数量，但是如果一个人体质很好，即使气温较低，也可能穿较少的衣服，这个时候，体质就是气温和穿衣服数量关系间的调节变量。而气温则是自变量。从上面这个例子中可以看出，自变量和调节变量没有本质的区别，设想，体质与穿衣服数量也可以成为一组关系，这时这一关系将受到气温的调节。这个时候，体质就是自变量，而气温就成了调节变量。事实上，自变量是你研究的重点，而调节变量是你研究关系中需要考虑的关键理论情况。不知道这样你是否听得懂？苏州马小云2023-06-06 08:01:101
自变量与变量的区别~
如函数: Y=2X X是自变量，Y是因变量。 Y是随着X的变化而变化的。 自变量，函数一个与他量有关联的变量，这一量中的任何一值都能在他量中找到对应的固定值。 一般地，在一个变化过程中，如果有两个变量X与Y，并且对于X的每一个确定的值，Y都有为一得值与其对应，那么我们就说X是自变量，Y是X的函数。如果当X=A时Y=B，那么B叫做当自变量的值为A时的函数值。FinCloud2023-06-06 08:01:109