分析：对于连续型随机变量，P(X=Y)=0。由于P(X≤Y)=P(Y≤X)，而P(X≤Y)+P(Y≤X)=1，所以P(X≤Y)=1/2。
对于离散型随机变量，P(X=Y)≠0，上述推理就不正确了。例如X与Y都是参数为1/2的0-1分布，则P(X≤Y)=P(X=0)P(Y=0)+P(X=0)P(Y=1)+P(X=1)P(Y=1)=1/2×1/2+1/2×1/2+1/2×1/2=3/4。
连续随机变量X≤Y的概率是多少?
分析：对于连续型随机变量，P(X=Y)=0。由于P(X≤Y)=P(Y≤X)，而P(X≤Y)+P(Y≤X)=1，所以P(X≤Y)=1\/2。对于离散型随机变量，P(X=Y)≠0，上述推理就不正确了。例如X与Y都是参数为1\/2的0-1分布，则P(X≤Y)=P(X=0)P(Y=0)+P(X=0)P(Y=1)+P(X=1)P(Y=1)=1\/2...
一道概率论求解?
分析：对于连续型随机变量，P(X=Y)=0。由于P(X≤Y)=P(Y≤X)，而P(X≤Y)+P(Y≤X)=1，所以P(X≤Y)=1\/2。对于离散型随机变量，P(X=Y)≠0，上述推理就不正确了。例如X与Y都是参数为1\/2的0-1分布，则P(X≤Y)=P(X=0)P(Y=0)+P(X=0)P(Y=1)+P(X=1)P(Y=1)=1\/2...
连续型随机变量X, Y的概率密度函数为:
所以E（Y|X）=0.5。
连续型随机变量的边缘分布函数怎么求
类似地，求得边缘分布函数Fʏ{y}的步骤也相似。定义Fʏ{y}为事件{Y≤y}的概率，即边缘分布函数。同样利用概率的下连续性性质，将F{x,y}视为y的函数，积分从负无穷到y的区间，即可得到Fʏ{y}。边缘分布函数在概率论中有着广泛的应用。它为研究随机变量独立性，分析联合分布，以...
概率论中的连续型的随机变量都不懂!连续型的和高中学过的离散型的有什 ...
现在我们学的连续型随机变量是指：取值可以充满一个区间甚至是整个数轴的随机变量 对于连续型，它落在每一个点的概率几乎为0，我们就直接考查它落在某一个的概率，我们引入密度函数f(x)>=0,F(x)=P{X<=x}=f(x)在（负无穷，x）的积分，X就是连续型随机变量，f(x)是X的概率密度函数称为概率...
设随机变量X~N(0,1),Y=|x|,求Y的概率密度函数
解题过程如下：
概率论中两个连续型分布函数相乘或相加得到的分布函数还是连续型...
分布函数的性质，尤其是其单调不减性，对理解其连续性至关重要。分布函数F(x)定义为随机变量X小于等于x的概率，它必须满足左连续或右连续的条件。考虑两个连续型随机变量X和Y的分布函数F_X(x)和F_Y(y)。若要求它们相乘得到的新分布函数F_Z(z)，则有：F_Z(z) = P(X ≤ z)P(Y ≤ z)...
已知概率密度函数f(x,y)=12y∧2 0≤x≤y≤1 0其他 ,求E(X),E(Y),
随机数据的概率密度函数：表示瞬时幅值落在某指定范围内的概率，因此是幅值的函数。它随所取范围的幅值而变化。这里指的是一维连续随机变量，多维连续变量也类似。
连续型随机变量, 小于均值的概率是1\/2对吗?怎么证明
你好！这个结论不正确，下图就是一个反例。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
几种常见的连续型随机变量
常见的连续型随机变量有：均匀分布随机变量：均匀分布随机变量是指取值概率在一段区间内相等的随机变量。均匀分布随机变量的概率密度函数是一个常数函数，它在定义区间内的值都相等，如 f(x)=\\frac{1}{b-a}f(x)=b−a1。正态分布随机变量：正态分布随机变量又叫高斯分布随机变量，是指随机...
