判断两个连续型随机变量是否相互独立：求出边缘概率密度fX、fY，然后看联合概率密度f(x,y)与边缘概率密度fX、fY的乘积是否相等即可。
f(x，y)=fX·fY，则独立，否则，不独立。
对于连续型随机变量有：F（X，Y）=FX（X）FY（Y），f（x，y）=fx（x）fy（y）。
对于离散型随机变量有回：P（AB）=P（A）P（B）。
概率为P设X，Y两随机变量，密答度函数分别为q（x），r（y），分布函数为G（x），H（y），联合密度为p（x，y），联合分布函数F（x，y），A，B为西格玛代数中的任意两个事件。
因而X也是离散型随机变量
如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。比如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0,15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3分钟、5分钟7毫秒、7√2分钟，在这十五分钟的时间轴上任取一点，都可能是等车的时间，因而称这随机变量是连续型随机变量。
如何判断两个连续型随机变量是否相互独立?
判断两个连续型随机变量是否相互独立：求出边缘概率密度fX、fY，然后看联合概率密度f(x,y)与边缘概率密度fX、fY的乘积是否相等即可。f(x，y)=fX·fY，则独立，否则，不独立。对于连续型随机变量有：F（X，Y）=FX（X）FY（Y），f（x，y）=fx（x）fy（y）。对于离散型随机变量有回：P（AB）...
如何判断两个变量是否相互独立?
如果可以，则x和y是相互独立的。2、计算它们的协方差，并检查协方差是否等于0。如果协方差为0，则x和y是不相关的，但不一定是相互独立的。如果协方差不为0，则x和y不是相互独立的。3、可以使用条件概率来判断两个随机变量是否相互独立。如果P（x|y）=P（x），则x和y是相互独立的。这意味着y...
概率中的两个随机变量怎么证明相互独立的?
随机变量独立的充要条件：对于连续型随机变量有F(X,Y)=FX(X)FY(Y),f(x,y)=fx(x)fy(y)；对于离散型随机变量有：P(AB)=P(A)P(B)概率为P 设X,Y两随机变量，密度函数分别为q(x),r(y), 分布函数为G(x), H(y),联合密度为p(x,y)，联合分布函数F(x,y), A,B为西格玛代数中的...
有高手能讲一下连续型二维随机变量的相互独立性的证明方法吗?谢谢啦
在验证变量x,y的相互独立性，先算出F(x)，F(y),然后计算F(x)*F(y)是否等于F(x,y)，若相等，则x，y的相互独立。反之，不然，具体算F(x)的话就是对F(x,y)中的y趋于正无穷，x不变，得F(x)=1-e^（-3y），同理，令F(x,y)中的x趋于正无穷,t得F(y)=1-e^（-2x），可验证F...
如何判断随机向量相互独立
1、可以利用分布函数：如果F(x,y)=F(x)*F(y),则x,y相互独立。2、利用密度函数：如果是离散随机变量场合下，若P(X=x,Y=y)=P(X=x)*P(Y=y),则X,Y相互独立如果是连续随机变量场合下，若P(x,y)=P(x)*P(y),则x,y相互独立。
什么样的两个随机变量相互独立?
1、独立性：两个随机变量是相互独立的，即它们的联合概率分布等于各自的边缘概率分布的乘积。这表示两个变量的取值之间没有相互影响，彼此独立运行。2、期望相等：两个随机变量的数学期望值相等，表示它们的平均值相等。期望值是对随机变量取值的加权平均，当两个变量的期望相等时，它们在平均水平上具有相似...
什么叫独立随机变量?如何判断两个随机变量的相互独立性?
两个随机变量的独立性只能通过联合分布函数和边缘分布函数，或者联合概率密度和边缘概率密度来进行判断。随机变量X， Y相互独立可以推出E(XY)=E(X)E(Y) ，也就是可以推导出两者不线性相关，但不能排除其它非线性相关性，也就不能说明两者相互独立。可见，两个随机变量不相关并非一定能推得两者相互独立...
如何判断两个随机变量X和Y是否独立?
不相关就是两者没有线性关系，但是不排除其它关系存在，独立就是互不相干没有关联。对于均值为零的高斯随机变量，“独立”和“不相关”等价的。假设X为一个随机过程，则在t1和t2时刻的随机变量的相关定义如下（两个随机过程一样）：（1）定义Kx（t1，t2）=E{[X（t1）-Mx(t1)][X(t2)-Mx(t2)]...
请教概率中如何判断两随机变量X,Y是否相互独立,是否不相关
不相关的等价条件：协方差为0\/相关系数为0\/期望之积等于积之期望。相互独立只是不相关的充分不必要条件。f（x，y）=f（x）f（y）—X，Y独立 E（XY）=E（X）E（Y）—X，Y不相关 这里F（x，y）为（X，Y）的联合分布函数，F（x）为一维随机变量X的分布函数，F（y ）为一维随机变量Y的...
随机变量相互独立吗?
“随机变量相互独立，其联合分布等于各自的边缘分布的乘积。”这句话是正确的。假设随机变量（X，Y）是连续型的，则其联合概率密度函数还等于各自的边缘概率密度函数的乘积。假设随机变量（X，Y）是连续型的，则其联合分布律还等于各自的边缘分布律的乘积。
