不独立的随机变量的协方差的例题-搜答案-搜狗做题网

先随机选定秘书在某分钟到的概率为P1=1/120,负责人到办公室的概率p2=1/240在7点55与8点过5分直接到时,碰见的概率为积分∫1/120*1/240*（x+5）dx,x在（-5,5）之间积分

f(x,y)=2f(x)=2(1-x)f(y)=2(1-y)f(x,y)不等于f(x)f(y)所以不独立

我猜你是想证明独立的一定相关但反之不然.如果是这样简单.设X与Y独立,那么COV(X,Y)=E[(X-EX)(Y-EY)]=E(XY)-E(X)E(Y)再由独立性定义有E(XY)=E(X)*E(Y)此

利用协方差的公式啊COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=EXY-EX*EY那么EXY=COV(X,Y)+EX*EYEX,EY,COV(X,Y)都已知,就可以算出来了再问：��

由于不独立,所以必须知道联合密度才能求.

只需要在分布函数F（X,Y)=Fx(X)Fy(Y)的两边分别对x与y求一阶偏导数即可ə^2F/(əxəy)=f(x,y)ə^2[Fx(X)Fy(Y)]/(

联合分布函数F(x,y)=F(x)*(y)或密度函数p(x,y)=p(x)*p(y)

根据你给的条件,X和Y是一个以[u1,u2]^T为期望,[sigma1,r;r,sigma2]为协方差矩阵的二元正太分布.正态分布的任意线性变换是正态分布,特别的,如果x~N(u,SIGMA),其中x

协方差科技名词定义中文名称：协方差英文名称：covariance定义1：变量xk和xl如果均取n个样本,则它们的协方差定义为,这里分别表示两变量系列的平均值.协方差可记为两个变量距平向量的内积,它反映

连加符号你肯定知道吧,对应的（x,y）与其均值之差再相乘,逐项展开就是协方差=[(1-3.5)(3-13)]*[(2-3.5)(6-13)]*[(3-3.5)(9-13)]*[(4-3.5)(15-1

K阶原点矩,和k阶中心矩.期望就是一阶原点矩,方差就是二阶中心矩.

差不多了!建议你到图书馆借一本《数理统计》的书看看

对二维随机向量（X,Y)来说,期望E(X),E(Y)只反映了X,Y各自额平均值,方差D(X),D(Y)只反映了它们各自与自己均值的偏离程度,它们对X,Y之间的相互关系不提供任何信息.我们知道当X,Y相

首先你要了解求解分布函数的概念是什么,了解之后这题就不难了.求x在（0,x）,y在（x,y）定义域内的双重积分,会得到一个包含x,y的函数,就是他的联合分布函数了.很简单的.另外,求min{}貌似是不

是独立的,有个定理,两组数据X,Y,如果存在D(X)和D(Y),如果R=cov(x,y)/√[D(x)D(y)]=0那么他们就是独立的.之所以说不相关未必独立,就是因为数据可能D(X)或D（Y）不存在

用定义就能证明吧cov(x,y)=EXY－EX*EY设Y是个常数ccov(x,c)=E(cX)－E(X)*E(c)=cEX-cEx=0也可以用这个公式证明D(X+Y)=DX+DY+2COV(XY)_爱

因为协方差矩阵是一个估计值,即通过样本方差来估计母体方差,为了满足无偏性,所以用n-1.具体推导可以查看随便一本概率统计教材,无偏性就是期望值等于真实值.

表示E(XY)-E(X)E(Y)=0即E(XY)=E(X)E(Y)表示X,Y独立