f(x)=∫be^[-(x+y)]dy=be^(-x),0
=1
f(u)=0,u取其他值
解毕
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设随机变量XY的概率密度为f(x,y)=be^[-(x+y)],0<x<1,0<y<正无穷,求U...
∫∫be^[-(x+y)]dxdy=1,可得b=e\/(e-1)f(x)=∫be^[-(x+y)]dy=be^(-x),0 =1 f(u)=0,u取其他值 解毕 以上回答你满意么？
设随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)=Be^-(x+y),0<x<1,0<y<正无穷 确 ...
所以B = e\/(e - 1)x的边缘密度函数fx(x) = ∫(从0积到+∞) e\/(e-1) * e^[-(x+y)] dy = [e^(1-x)]\/(e-1)y的边缘密度函数fy(y) = ∫(从0积到1) e\/(e-1) * e^[-(x+y)] dx = [e^(2-y)]\/[(e-1)^2]
求函数U=max{X,Y}的分布函数
解题过程如下图：
...型的随机变量X的分布为:F(x)=a+be^(-x^2\/2),x>=0 F(x)=0,x=0 F...
1、x趋于无穷大时F(x)=1；由于F(x)右连续,所以x趋于0+时等于F(0)；两个未知数两个方程,解之 2、对F(x)求导就得到f(x),3、f(x)在给定的区间里积分就完了 ,或者用F(m)-F(n) 其中 n
数学期望的公式是什么?
亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，它反映随机变量平均取值的大小。设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x)，若积分绝对收敛，则称积分的值 为随机变量的数学期望，记为E(X)：离散型随机变量X的取值为 ， 为X对应取值的概率，可理解为数据 出现的频率 ，则：...
期望、方差、协方差、相关系数
(4) 若X和Y相互独立，则E(XY) = E(X)E(Y)。方差的性质包括：(1) 方差总是非负的。(2) 方差对于常数是不变的，即Var(a) = 0。(3) 方差是期望值的期望的平方减去随机变量期望值的平方，即Var(X) = E[(X - E(X))^2]。(4) 若X和Y相互独立，则Var(X + Y) = Var(X) +...
设连续型随机变量X的分布函数为F(x)=A+Be^-2,x大于等于0;F(x)=0...
F（x）=A+Be^-2 是否应该是F（x）=A+Be^（-2x ） ？
设随机变量X分布函数为F(x)=A+Be^(-λx),x>0,F(x)=0,x<=0,(1)求常数...
这是一个连续性的变量X，所以分布函数也是连续的，所以把x=0代入上式：a+b=0 再对F（x）取极限，x趋于+∞，F（x）趋于1，a=1，所以b=-1 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...
设随机变量x的分布函数为 F(x)=a+be^-λx.x>0 0 x<=0 其中λ>0为常数...
这是一个连续性的变量X，所以分布函数也是连续的，所以把x=0代入上式：a+b=0 再对F（x）取极限，x趋于+∞，F（x）趋于1，a=1，所以b=-1 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...
设随机变量X的分布函数为F(x),密度函数为f(x)若X与-X有相同的分布函数...
直观的理解,X与-X分布相同,其实就是说,X的分布是对称的,即C holds.理论的推导,,F_X_(x)=F_-X_(x)=P(-X<=x)=P(X>=-x)=1-P(X<-x)=1-F_X_(-x-),两边对x求导数,f(x)=f(-x-)=f(-x)作为选择题,,A显然不对,let x-->inf 即可,,B也明显不对,let x not eq. 0...
