设随机变量X与Y互相独立,且均服从区间 [0,1] 上的均匀分布,y服从参数为1的指数分布,求P(x>y)=?

如题所述

由已知,f(x)=1,(0<=x<=1),f(y)=e^(-y),(y>=0),Z大于0

那么F(z)=P(X+Y<z)

坐标轴上画出积分区间

即0<=z<1时,x积分区间为(0,z),y积分区间为(0,z-x)

z>=1时,x积分区间为(0,1),y积分区间为(0,z-x)

在以上区间对f(x)*f(y)=e^(-y)积分,有

0<=z<1时,F(z)=e^(-z)+z-1

z>=1时,F(z)=e^(-z)-e^(1-z)+1

求导,有

0<=z<1时,f(z)=1-e^(-z)

z>=1时,f(z)=e^(1-z)-e^(-z)

因此,Z的概率密度函数

f(z)=0,z<0

f(z)=1-e^(-z),0<=z<1

f(z)=e^(1-z)-e^(-z),z>=1时

(2)F(z))=P(-2lnX<z)=P(X>e^(-z/2))

当z<0时,F(z)=0

当z>=0时,对f(x)从e^(-z/2)到1积分,得F(z)=1-e^(-z/2)

求导,有

f(z)=e^(-z/2)/2

因此,Z的概率密度函数为

f(z)=0,z<0

f(z)=e^(-z/2)/2,z>=0

扩展资料

如果X是离散随机变量,具有概率质量函数p(x),那么X的期望值定义为

换句话说,X的期望是X可能取的值的加权平均,每个值被X取此值的概率所加权。

我们也可以定义连续随机变量的期望值。如果X是具有概率密度函数f(x)的连续随机变量,那么X的期望就定义为


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X=1,Y=e^(-y)所以:Z=1+e^(-y)(y>0;0)

设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为1的指数分布,则随机变量Z=Y\/X...
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。

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随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为1的指数分布,这句服从参数为1的指...
x)=λexp(-λx)中λ=1;若f(x)=λexp(-λx),则称X服从参数为λ的指数分布。其中λ>0是分布的一个参数,常被称为率参数(rateparameter)。即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。如果一个随机变量X呈指数分布,则可以写作:X~E(λ)。概率密度函数如下:...

设随机变量 x和y相互独立,已知x在区间[0,1]上服从均匀分布,
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设随机变量X和Y相互独立,X在区间[0,2]上服从均匀分布,Y服从参数为λ=1...
f(x,y)=(1\/2) (e^(-y)),P{X+Y>1}=1-P{X+Y<=1} =1-∫[0,1]dx∫[0,1-x] (1\/2) (e^(-y))dy =1-1\/(2e)

设随机变量XY相互独立,且服从以1为参数的指数分布,求Z=Y\/X的概率密度...
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