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已知y服从正态分布,方差D(y)=a, 期望E(y)=b, 怎么求D(y^2)?
如题所述
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推荐答案 2011-12-14
Y服从正态分布,
则 [(Y-b)/(a^0.5)]^2服从
自由度
为1的
卡方分布
(就是长得像x的
希腊字母
,同时这个也是tuo 分布,
tuo(1/2,2) 是卡方分布的特例) ,所以
D([(Y-b)/(a^0.5)]^2)=2
然后可以展开算D(Y^2) 。如果你还不会,我再算下去。
注:如果X服从N(0,1), X^2服从卡方分布(或者tuo 分布),书上有结论,你可以去找到证明。
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其他回答
第1个回答 2011-12-12
用矩母函数计算吧;
这里给出正态分布的矩母函数为M(t)=exp(mu*t+(sigma的二次方*t的二次方)/2)
E(Y的r次方)=M(t)的r阶导数且然后令t=0
然后将你已知的sigma和mu代进去就可以得到E(Y的四次方)和E(Y的二次方)
因为D(X的二次方)=E(Y的四次方)-[E(Y的二次方)的二次方]
相似回答
已知y服从正态分布,方差D(y)=a,
期望E(y)=b,
怎么求D(y^2)
答:
这里给出
正态分布
的矩母函数为M(t)=exp(mu*t+(sigma的二次方*t的二次方)/
2)E(Y
的r次方)=M(t)的r阶导数且然后令t=0 然后将你已知的sigma和mu代进去就可以得到E(Y的四次方)和E(Y的二次方)因为D(X的二次方
)=E(Y
的四次方)-[E(Y的二次方)的二次方]
正态分布
计算
期望
和
方差
公式是什么?
答:
正态分布的期望和方差计算涉及到随机变量的数学特性。对于两个独立的
正态分布,
我们可以通过其期望值和方差来确定它们的统计特性。以X~N(0,4)和Y~N
(2,
3/4)为例:X的期望E(X)为0,方差D(X)为4;Y的
期望E(Y)
为
2,方差D(Y)
为4/3。当两个随机变量独立时,它们的乘积的期望值等于各自期望...
正态分布期望
和
方差
的计算方法是什么?
答:
正态分布
的期望和方差计算公式涉及两个独立的正态分布X和Y。具体来说,如果X服从N(0, 4
)分布,
其数学期望E(X)为0,方差D(X)为4;而
Y服从
N(2, 3/4)分布,数学
期望E(Y)
为
2,方差D(Y)
为4/3。当X和Y独立时,它们的乘积期望E(XY)等于各自的期望值相乘,即E(X
Y) =
E(X) * E(Y)...
如何通过方差求解泊松分布、
正态分布
和均匀分布的
方差?
答:
1、独立事件(X,Y),若(X,Y)为连续型,其随机变量之积等于各变量的期望之积。即:E(X
Y)=
E(X)*
E(Y)
。2、随机变量X,分布为F,则
方差D(
X)=E(X-E(X))^2。3、随机变量X
,Y,
则
方差D(
X
Y)=
E(X^2*
Y^2)
-[E(XY)]^2。4、各种分布的特征与表示,如
正态分布Y
~N(u,a^2)...
正态分布
计算公式
答:
设X服从N(m, c
^2),
即 知道m=E(X),c^2=D(X)。知道Y=aX+b 也
服从正态分布
。且由于
E(Y)=
E(aX+b)=am+
b,D(Y)=
D(aX+b)=(
a^2)
*(c^2)即 知道
Y服从
N(am+b, (a*c)
^2 )
。
服从正态分布
的随机变量
怎么求方差
答:
/n,所以X期望为u
,方差D(
X)=D(X1+X2...Xn)/n^2=σ^2/n
E(Y)=
E [X] = - E [X] = 0
Y(Y)=
E [YE(Y)] ^ 2 = E [ - X - 0] ^ 2 = E [X ^ 2] = 1 因此,随机变量Y = - X的意思是0,方差为1 服从标准
正态分布
的随机变量:BR /> N(0,1)...
X
服从正态分布,
计算
E(
X
^2),
不用
方差
推导直接用积分
怎么
算!
答:
具体回答如图: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。为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。将一般
正态分布
转化成标准正态分布。
总体X
服从正态分布,
样本方差的
方差D(
S
^2)
等于多少?
答:
当总体X
服从正态分布
时,我们关注的是样本方差的
方差D(
S
^2)
。根据统计学原理,样本方差的无偏估计会涉及到一个修正,这就是著名的贝塞尔校正,也用于样本协方差和样本标准偏差的计算。这个校正源于n-1的使用,因为平方根函数是凹函数,所以会导致负偏差,这与分布特性有关。对于
正态分布,
尽管存在这样...
设二维随机变量(X
,Y)服从
二维
正态分布(
1,-1;4,9;0
),
则
E(
X^2
Y^2)=
答:
解题过程如下:解:∵ (x,y)~N(0,0,1,1,0)∴X~N(0,1),Y~N(0,1)且X与Y独立 ∵X/Y<0,即X与Y反号 ∴ P(X/Y<0)E(X)=1 D(X)=4 E(X^2)=D(X)+E(X)^2=5
E(Y)=
1
D(Y)=
9 E
(Y^2)
=D(Y)+E(Y)^2=10 ∴E(X^2Y^2)=E(X^2)E(Y^2)=50...
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