你图中的答案就是错误的，
他纯粹就是瞎写，误人子弟
为什么必须是绝对值大于啊 不是直接大于啊
追答因为正态分布函数N(μ，δ^2)/N（0，1）的定义域是x∈（-∞，+∞），故，用绝对值“改换”了表达方式，如同“丨x丨≤1”与“-1≤x≤1”本质上一样，仅“马甲不同而已”。供参考。
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∫
+∞
?∞
dx
∫
+∞
?∞
max(x，y)f(x，y)dy
=
∫
π
4
?
3
4
dθ
∫
+∞
0
rcosθ?
1
2π
e?
1
2
r2rdr+
∫
5π
4
π
4
dθ
∫
+∞
0
rsinθ?
1
2π
e?
1
2
r2rdr
=
2
π
∫
+∞
0
r2e?
1
2
r2dr．
令t＝
1
2
r2，
则EZ=
2
π
设X,Y是两个相互独立且服从正态分布N(0,1)的随机变量,则随机变量Z=max...
主要是因为在讨论max(x,y)时，有丨y丨≥x，或者丨x丨≥y两种可能，而且均以y=±x分界。换成极坐标时，出现极角在[-π\/4,3π\/4]及[π\/4,5π\/4]的区间。因为正态分布函数N(μ，δ^2)\/N（0，1）的定义域是x∈（-∞，+∞），故，用绝对值“改换”了表达方式，如同“丨x丨≤1”与...
...都在〔0,1〕上服从均匀分布,求随机变量Z=max{X,Y}的概率
给你知识点拓展一下吧。题目:设X与Y是相互独立的随机变量，且在[0，1]上服从均匀分布，试分别求随机变量ξ=max{X，Y}，ζ=min{X，Y}的概率密度。解题思路:均匀分布肯定是要分段计算的，而且定义域要覆盖整个实数集合。解答过程如下图:
随机变量X,Y相互独立,且均服从标准正态分布N(0,1),求P{max{X,Y}≥0}
答案：p=3\/4,解释：属于概率论范畴，XY相互独立，我们便可以将max（x、y）不小于0分为，x＞0和y＞0:;x＞0而y小于0；x＜0而y＞0三种情况。概率叠加在一起1\/4+1\/4+1\/4=3\/4 ps：连续性分布下，单点概率为零，故题目中＞0和≥0是一样的 ...
...相互独立的随机变量,都服从标准正态分布N(0,1),Z=X+Y的概率密度_百...
先求出f(x，y)的联合概率密度，对联合概率密度积分 求EZ和EZ平方，利用极坐标变换和伽玛函数求积分值 E(X+Y)=E(X)+E(Y)=0，X与Y相互独立，有D(X+Y)=D(X)+D(Y)=2 ^令Z的分布函数为G(t)记D={(x,y): y\/x<=t}, A={(x,y): x>0, y<=xt}，A={(x,y): x<0，y>...
...变量X,Y独立同分布,都服从N(0,1),计算:E[MAX(X,Y)]
Z=max(x,y)当x,y)独立时,F(z)=[Fx(z)]^2-->fz(z)=2fx(z)F(z)E[MAX（X,Y）] =∫2zf(z)F(z)dz(代入标准正态分布密度函数,经分步积分可以算出)= 1\/(pi)^(1\/2)
...独立,且都服从参数为1的指数分布,则随机变量Z=Y\/X的概率密度为...
具体回答如图：随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。
概率论中的一道求正态分布的数学期望的题目
X,Y）的期望，答案为:1\/根号下\\Pi；在此基础上可以有一个简单做法解楼主的问题： 由X，Y相互独立且均服从标准正态分布，可以推出：—X，—Y相互独立且也是均服从标准正态分布，而 min（X,Y）= —max（—X, —Y），所以 Emin（X,Y）= —Emax（—X, —Y）=—1\/根号下\\Pi....
...且都服从正态分布N(u,m^2),求max(X,Y)的数学期望
先求M = max(X,Y)的分布函数 {max(X,Y)<=z} = {X<=z,Y<=z} 由独立有：F(z) = F(x)*F(y)之后。。。自己来！！！E(z) = z*（F(z))'的积分应该会求。。
设X,Y独立同分布,都服从标准正态分布N(0,1),求E【min(X,Y)】_百度知 ...
令μ=0，σ=1就行，详情如图所示
