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X1,X2分别服从正态分布,那么Y=X1+X2的期望和方差怎么求啊?不是直接吧x1,X2的相加吧?
如题所述
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推荐答案 2007-07-06
E(Y)=E(X1)+E(X2).D(Y)就比较复杂了,首先要看他们是否相关,如果X1,X2是相互独立的,那么,D(Y)=D(X1)+D(X2).如果相关则D(Y)=D(X1)+D(X2)+2(E(X1X2)-E(X1)E(X2))
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其他回答
第1个回答 2007-07-19
ok
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正太
分布的期望与方差是
多少?
答:
如果x
服从正态分布
N,则x平方服从N(u,(σ^2)/n)。因为
X1,X2,X
3,...,Xn都服从N(u,σ^2) ,正太分布可加性
X1+X2
...Xn服从N(nu,nσ^2).均值X=(X1+X2...Xn)/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...
正态分布
计算
期望
值
和方差
答:
期望:ξ 期望值公式:Eξ
=x1
p1
+x2
p2+……+xnpn 方差:s²方差公式:s²=1/n[(x1-x)²+(x2-x)²+……+(xn-x)²]注:x上有“-”,表示这组数据的平均数。资料扩展1、
正态分布
也称常
态分布,
是统计学中一种应用广泛的连续分布,用来描述随机现象。首先由...
如何通过公式求
正态分布的期望与方差?
答:
正态分布相加减规则:两个正态分布的任意线性组合仍
服从正态分布,
此结论可推广到n个正态分布。因此,只需求X-3Y
的期望方差
就可知道具体服从什么正态分布了。只有相互独立的正态分布加减之后,才是正态分布。如果两个相互独立的正态分布X~N(u1,m),Y~N(u2,n)
,那么
Z=X±Y仍然服从正太分布,Z...
正态分布的期望和方差怎么求
答:
设
正态分布
概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]其实就是均值是u
,方差是
t^2。于是:∫e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=(√2π)t(*)积分区域是从负无穷到正无穷,下面出现的积分也都是这个区域。(1)求均值 对(*)式两边对u求导:∫{e^[-(x-u)^2/2(...
...
正态
总体N~(0
,2
^2)的随机样本,那
X1+X2
~N(?,?)
,X1
-2X2...
答:
X1,X2是
来自正态总体N~(0,2^2)的一个样本,不能说“都是样本”,他们合起来是一个样本,每一个是样品。由于是样本,因此X1,X2独立,独立的正态总体的线性组合仍然服从正态分布。因此
,X1+X2,X1
-2X2,3X1-4X4都
服从正态分布,
只需求出他们
的期望和方差
。E(X1+X2)=EX1+EX2=0+0=0 ...
x1,x2服从
标准
正态分布,
且不相关,则
x1+x2服从
一维正态分布对吗?
答:
分布
,X1
-
X2服从
N(μ1-μ2,δ1平方+δ2平方)分布,δ1平方和δ2平方一直是加的关系,没有减的关系。一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0,即曲线图象对称轴为Y轴,标准差σ=1条件下的
正态分布,
记为N(0,1)。
X1和X2
都是
服从
【0,1】上的均匀
分布,
则E(
X1+X2
)=
答:
E(
X1+X2
)=1 根据数学期望的性质,X,Y是两个随机变量,则E(X+Y)=E(X)+E(Y)。因为X1,X2都是服从区间(0,2)上的均匀
分布,
所以
X1,X2的
概率密度都为f(X)={1 0<x<1;0 其他} X1的数学期望为E(X1)=1/2 X2的数学期望为E(X2)=1/2 所以E(X1+X2)=1/2+1...
X1,X2分别服从
标准
正态分布,那么
Δ
=X1
-
X2的期望和方差怎么求啊?
答:
1、x1、x2是否相互独立,与你得出的Δ
=X1
-X2无关。只与你使用环境有关,与你建模时假设有关,也就是实际情况。2、如果相互独立,标准正态分布的函数也是标正分布,期望与方差根据公式可求的。如果不独立,仍然是
正态分布,期望与方差
需要协方差,建模时如果实际数据,可以进行假设检验,并统计出一...
协
方差的
计算方法
答:
协
方差的
定义,EX为随机变量X的数学
期望,
同理,EX
Y是XY的
数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论 举例:Xi 1.1 1.9 3 Yi 5.0 10.4 14.6 E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2 E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10 E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02 Cov(X,...
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