随机变量相互独立符合正态分布求max(x1,x2数学期望)-搜答案-搜搜考试网

A-YN(-1,2)X-YN(0,2+2)=N(0,4)(X-Y)/2N(0,4/2^2)=N(0,1)选A再问：虽然看懂了...不过可以这么做的依据是什么啊？就是说，为什么可以对XY做运算？再答：这

答案见附图

注意到Y-1也是N(0,1)与同分布,即是求P[3X+4(Y-1)

Z的分布叫做瑞利（Rayleigh）分布,具体求法：f(x,y)=[1/(2πσ^2)]*e^-[(x^2+y^2)/2σ^2]当z=0时,有：F(z)=∫∫f(x,y)dxdy,其中积分区域为x^2

先求x,Y的边缘分布律.如果P（X=xi,Y=yj）=P（X=xi）P（Y=yj）则相互独立.否则不独立

联合密度函数f(x,y)=f(x)*f(y)=(1/2π)e^[-(x^2+y^2)/2]画图可知（X为纵坐标,Y为横坐标）是的Z

x,y独立,正态分布.那么x,y的和差运算仍然是正态分布.E(4X+3Y)=4E(x)+3E(y)=0D(4x+3y)=16D(x)+9D(y)=25因此4X+3Y~N(0,25)同理3X-4Y~N(

并不是很确定这个答案,但是觉得是一个还算有道理的解释.方差=积分（积分（X^2+y^2)*pdf(x正太)*pdf(y正太)dx)dy(上面的式子是由方差的积分定义得到的）.由于xy相互独立,上面的积

分析：这个直接求,有直接定理E(X)=E(Y)=u=0Z=X-YE（|Z|）=（2/√2π）∫ze^（-z^2/2)dz=√(2/π)D(X)=D(Y)=1/2D(|X-Y|)=E(|X-Y|^2)-

真正的|X-Y|的方差要比这样算的小很多...定义I{x>y}=1如果x>y;否则为0I{x

F(z)=P(Z

E(X-Y)=∑∞P(X1)(Y1)(X1-Y1)=∫∞∫∞f(x)f(y)(x-y)dxdy=0希望能帮到您~

我已经发到白度文档了,题为《一个方差的计算》,直接转不上来,你去百度文档搜一下啊,不过可能要等一会,我刚发上去!两个变量之差之所以服从标准正态分布,用到了正态分布的线性组合还是正态分布这一性质,特别在

f(x)=[(50pi)^(-1/2)]e^(-x^2)f(y)=[(50pi)^(-1/2)]e^(-y^2)f(x,y)=f(x)f(y)X与Y相互独立.再问：这样好像不对吧，有解题过程吗？再答：

所给题中ξ服从标准正态分布,均值miu为0,方差sigma为1,根据正态分布性质有：P{1

A={(X+Y)-|X-Y|}/2,B={(X+Y)+|X-Y|}/2X-Y服从N（0,2σ²）E|X-Y|=σ／√πEA=μ-σ／2√πEB=μ+σ／2√π再问：应该是对了，不过我算的E|

Y=X1-X2服从N（0,1）E(Y)=0E(|Y|)=（2/√2π）∫ye^(-y^2/2)dy=√(2/π),积分范围y>0E(|Y|²)=E(Y²)=D(Y)+E²

由于格式问题,积分无法在这里显示,需要详细解答请去我的百度空间——>相册——>答案中去看.

1fX(x)=(1/√2π)e^(-x^2/2)fY(y)=(1/√2π)e^(-y^2/2)因为x,y独立,所以联合概率密度所以fXY(x,y)=fX(x)fY(y)=(1/2π)e^[-(x^2+