两个服从一维正态分布的随机变量的线性组合会是二维正态分布??

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不一定的,举例说明:

1、X是正态总体,所以X1、X2相互独立,相互独立的两个一维正态随机变量,是可以形成二维正态随机变量的;

2、(X1,X2)是二维正态随机变量了。后面都可以串起来了!

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布

扩展资料:

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。

正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ^2)。

μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴,左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同,均等于μ。

参考资料来源:百度百科---正态分布

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两个服从一维正态分布的随机变量的线性组合会是二维正态分布??
不一定的,举例说明:1、X是正态总体,所以X1、X2相互独立,相互独立的两个一维正态随机变量,是可以形成二维正态随机变量的;2、(X1,X2)是二维正态随机变量了。后面都可以串起来了!若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期...

两个服从一维正态分布的随机变量的线性组合会是二维正态分布
不一定的,你的那个题目我帮你理理思路:(1)X是正态总体,所以X1、X2相互独立,课本上有定理(这个结论很明显):相互独立的两个一维正态随机变量,是可以形成二维正态随机变量的;(2)(X1,X2)是二维正态随机变量了,后面都可以串起来了!

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