已知随机变量X和Y分别服从正太分布N(1,3²)

对,是协相关方差6分之2是X的系数与Y的系数然后乘以2

如图：关于那个组合数公式,可以从组合意义上证明：n+m个里面取k个的组合,共有 C(n+m,k)种.可将这 C(n+m,k)种用另一种方式计数：将n+m个分成两堆,一堆有n个,另一

好多呀,第一题：E(xy)=int(xy,x=-1..2,y=2..4)/6=再问：??。。呵呵。是挺多。。。。会的拜托了。。。再答：我还要先算算。。。不保证都会……再问：o....哦。。好的。。。再

N(0,1)N(1,1)XY独立所以X+Y和X-Y都是服从正态分布的而且E(X+Y)=EX+EY=1,D(X+Y)=DX+DY=2所以X+Y~N(1,2)所以P(X+Y=0)=Φ((0-1)/√2)=

答案见附图

注意到Y-1也是N(0,1)与同分布,即是求P[3X+4(Y-1)

分析：D(X+Y)=D(X)+D(Y)=2p(1-p)+3p(1-p)=10/9解得,p=1/3舍p=2/3P(XY=0)=P(X=0)+P(Y=0)-P(X=0)P(Y=0)=C(2,0)p^0*(

因为书上定义：D(ax+by)=a^2D(X)+b^2D(Y)+2*abCov(X,Y)Cov(X,Y)为协方差Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)只有当X,Y不相关时Cov(X,Y)等于零

再问：能不能把计算过程写得更详细一点？再问：cov（X，Z）是怎么等于3cov（X，X）的？再答：

均匀分布是我们学的重要分布的一种,一些结论性的公式最好记住；这里我给你说一下均匀分布的数值特征,E(X)=(b+a)/2D(X)=(b-a)^2/12对Xa=-1b=3对Ya=2b=4所以E（X）=1

相互独立的随机变量,有E（XY）=E（X)E(Y)E（X）=1E（Y）=3所求=3

x和y相互独立且均服从参数λ＝2的指数分布--->F(x,y)=F(x)*F(y)=(1-e^(-2x))(1-e^(-2y))=1-e^(-2x)-e^(-2y)+e^(-2x-2y)

设Z=X-Y当X=x时,Z在（x-1,x）上均匀分布fZ|X(z|x)=1.z属于（x-1,x）,x属于（0,1）其他为0f(z,x)=fZ|X(z|x)f(x)=1,z属于（x-1,x）,x属于（0

Z=X+YZ~N（7,25)-->(Z-7)/5~N（0,1)P（X+Y

不独立的话,函数形状在三维空间就不是那种草帽型扩散的函数相互独立联合密度里新的指数是-{(x-u1)^2/o^1+(y-u2)^2/o2^2}(x,y)在圆心为(u1,u2),双轴比例为o1,o2的所

X--B(n,p)==>p(x)=C(n,x)p^x(1-p)^(n-x)Y=e^(mx)==>E(Y)=所有的y求和y*p(y)=所有的x求和e^(mx)*p(x）=所有的x求和e^(mx)*[C(

X--B(n,p)P(x)=C(n,x)p^x(1-p)^(n-x)Y=e^(mx)E(Y)=所有的y求和Σy*P(y)=所有的x求和Σe^(mx)*P(x）=所有的x求和Σe^(mx)*[C(n,x

P(X=x|X+Y=z)=P(X=x,Y=z-x)/P(X+Y=z)=(1-p)^(x-1)p(1-p)^(z-x-1)p/P(X+Y=z)再问：没有错，但是没有写完啊……P(X+Y=z)=？（考虑卷

求出XY联合概率密度以后,在坐标轴XY上画出Y=-X-1的线,再根据X和Y的取值范围ie,即X>0,Y>0,把联合概率密度在围成的三角形内进行2重积分,即可算出最后答案,

/>答案是B.X,Y分别是随机变量,(X,Y)是一个把样本空间映射到实数平面的函数.它是一个二维随机变量.D是错误的.A,B,C的区别在于(X,Y)的分布是不是二维正态分布.我们只需举两个例子就可以说