两个随机变量X和Y都服从标准正态分布,但它们的和不一定服从正态分布,即X+Y不一定服从正态分布。
因为X和Y不是相互独立的。倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布为正态分布,则可以推出X+Y服从正态分布。
推算过程(反例):
标准正太分布曲线图:
正态分布的一些性质:
(1)如果 且a与b是实数,那么 (参见期望值和方差)。
(2)如果 与 是统计独立的正态随机变量,那么:它们的和也满足正
U与V两者是相互独立的。(要求X与Y的方差相等)。
(3)如果 和 是独立常态随机变量,那么:它们的积XY服从概率密度函
数为p的分布 其中 是修正贝塞尔函数(modified Bessel function)
它们的比符合柯西分布,满足
(4)如果 为独立标准常态随机变量,那么 从自由度为n的卡方分布。
参考资料:百度百科——正太分布
两个随机变量X和Y都服从标准正态分布,但它们的和不一定服从正态分布,即X+Y不一定服从正态分布。
因为X和Y不是相互独立的。倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布为正态分布,则可以推出X+Y服从正态分布。
推算过程(反例):
标准正太分布曲线图:
扩展资料:
正态分布第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 )。服从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ,而取离μ越远的值的概率越小。
σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散。正态分布的密度函数的特点是:关于μ对称,在μ处达到最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点。
它的形状是中间高两边低 ,图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。当μ=0,σ2 =1时,称为标准正态分布,记为N(0,1)。μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布。
随机变量X和Y都服从正态分布,则X+Y一定服从正态分布么
两个随机变量X和Y都服从标准正态分布,但它们的和不一定服从正态分布,即X+Y不一定服从正态分布。因为X和Y不是相互独立的。倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布为正态分布,则可以推出X+Y服从正态分布。推算过程(反例):标准正太分布曲线图:...
随机变量X和Y都服从正态分布,则X+Y一定服从正态分布么
要在X和Y相互独立的时候,X+Y一定服从正态分布。没有这个条件,X+Y不一定服从正态分布。
随机变量X和Y都服从正态分布,则X+Y一定服从正态分布么
不一定的,但是如果X和Y独立,X+Y就服从正态分布,其均值是X和Y均值的和,方差的平方是两个方差平方的和。
随机变量X和Y都服从正态分布,则X+Y一定服从正态分布么
不一定的,但是如果X和Y独立,X+Y就服从正态分布,其均值是X和Y均值的和,方差的平方是两个方差平方的和。
X和Y服从正态分布,什么情况下X+Y服从正态分布
Y≠-X,X+Y服从正态分布。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。如果X和Y满足:那么X+Y也满足正态分布:X-Y也满足正...
随机变量X 和Y都服从正态分布,为什么X+Y不一定服从正态分布?
从概念上理解,X代表一个事情,Y代表第二个事情,X+Y是代表第三个事情,虽然也是随机的,但不能等同于X和Y的.比如,随机出一组x=1,y=2 和另一组,x=2,y=1,在x和y看来,分别发生了两个事件,但对于X+Y看只发生一个事件.就是说,连样本空间都不一样,能说是同种分布吗?
设随机变量X和Y都服从标准正态分布,则( )A.X+Y服从正态分布B.X2+Y2...
对于选项(A):两个随机变量X和Y都服从标准正态分布,但它们的和不一定服从正态分布,因为X和Y不是相互独立的.倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布为正态分布,则可以推出X+Y服从正态分布,否则不一定.故:选项(A)错误.对于选项(B):题目中已知的是随机变量都服从标准正态分布,但是并没...
如何证明线性叠加后的正态分布还是正态分布?
如果两个随机变量X和Y都是正态分布,那么它们的线性组合X+Y也是正态分布。这是因为,如果X和Y是独立的,那么它们的线性组合仍然是正态分布。如果X和Y不是独立的,但是它们服从二维正态分布(即(X,Y)~N(μ1,μ2,σ1,σ2,ρ)),那么即使它们的相关系数不是0,它们的线性组合也是正态分布。
设随机变量X和Y都服从正态分布,则(X,Y)一定服从二维正态分布吗?
X,Y均服从正态分布且相互独立时,(X,Y)服从正态分布
假随机变量X,Y独立,且都服从正态分布,则X+Y服从什么分布?
还服从正态分布,期望是xy的期望之和,方差也是xy的方差之和