fX(x)=1，0≤x＜1；=0，其他；fY(y)=e^-y，y＞0；=0，其他
联合概率密度f(x,y)=f(x)f(y)=e^-y，0≤x＜1，y＞0；=0，其他
积分得联合分布F(x,y)=0，x＜0或y＜0；
=x(1-e^-y)，0≤x＜1且y≥0；
=(1-e^-y)，x≥1且y≥0
两个随机变量独立,其联合分布表达式为?
fX(x)=1，0≤x＜1；=0，其他；fY(y)=e^-y，y＞0；=0，其他 联合概率密度f(x,y)=f(x)f(y)=e^-y，0≤x＜1，y＞0；=0，其他 积分得联合分布F(x,y)=0，x＜0或y＜0；=x(1-e^-y)，0≤x＜1且y≥0；=(1-e^-y)，x≥1且y≥0 ...
随机变量相互独立,联合分布还成立吗?
“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。
什么是两随机变量的联合分布函数?
两者独立，那么其联合概率分布就是：p(x,y)=f(x)g(y)=e^(-x)4e^(-4y)=4e^(-x-4y)，x>0，y>0，0 其他情形 简单说独立的随机变量函数，联合概率密度函数就是两者的乘积，反过来一般也是用这个来证明两随机变量独立，这是个充要条件 ...
相互独立随机变量的联合分布律怎么求
对于两个独立事件 A 与 B 有P(A|B) = P(A)以及P(B|A) = P(B)换句话说,如果 A 与 B 是相互独立的,那么 A 在 B 这个前提下的条件概率就是 A 自身的概率；同样,B 在 A 的前提下的条件概率就是 B 自身的概率.那么只需要简单的举个反例就好了 P(X=-1,Y=-1) =1\/8,P(X=-...
怎样算联合分布律?
在概率论中，若已知随机变量X和Y的独立分布，可以通过乘法法则来计算它们的联合分布律。对于离散型随机变量，联合概率P(X=i, Y=j)等于各自概率的乘积，即P(X=i)*P(Y=j)。例如，给定分布律P(X=1)=0.32, P(Y=1)=0.08, P(X=2)=0.48, P(Y=2)=0.12，我们可以计算出E(XY)的值，...
两个随机变量的联合概率分布怎么求?
1. 离散型联合概率分布：对于二维离散随机向量，设X和Y都是离散型随机变量， 和 分别是X和Y的一切可能的几何，则X和Y的联合概率分布可以表示为如右图的列联表，也可以表示为如下的函数形式其中 多维随机变量的中，只包含部分变量的概率分布称为边缘分布：2. 连续型联合概率分布：对于二维连续随机...
如何理解概率论中的独立同分布?请分别解释独立、同分布及独立同分布...
首先，我们来看“独立”。如果两个随机变量X和Y是独立的，那么它们的联合概率分布等于各自概率分布的乘积，即P(X, Y) = P(X)P(Y)。这意味着，知道一个随机变量的值，并不会影响我们对另一个随机变量取值的判断。例如，抛两次硬币，每次抛掷的结果是独立的，正面或反面的出现并不会...
概率论中的怎么证明两个随机变量独立
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。常...
联合分布律怎么求
边缘分布律表示每个随机变量单独的概率分布。假设有两个随机变量X和Y，它们的边缘分布律分别为P(X=x)和P(Y=y)。联合分布律表示X和Y同时取不同值的概率分布。联合分布律可以通过观察和实验数据来估计，或者根据已知的边缘分布律和相关性质进行推导。一种常用的方法是通过计算条件概率来求得联合分布律。
二维随机变量X,Y独立,可以推出两个边缘分布函数相乘得联合分布函数?
可以 F(X,Y)=P(X<=x,Y<=y)=P(X<=x)P(Y<=y)=FX(x)FY(y)(中间那步用到独立)
