10/18 概率论Y~E(1)

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#概率论

博客提及Y服从参数为1的指数分布，设X与Y相互独立同分布，定义U = X - Y，V = X + Y，探讨U与V的关系，给出了不独立、独立、相关、不相关四个选项。

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表示Y服从参数为1的指数分布
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②

设 X 与 Y相互独立同分布,令 U=X-Y, V=X+Y, 则 U 与 V 一定是 D
（A）不独立 （B）独立
（C）相关 （D）不相关

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南昌大学概率论05~06学年第1学期期末考试试卷A
12-24
- 密度函数为\( f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \)。 - 对于随机变量\( X \sim N(\mu, \sigma^2) \)，其数学期望\( E(X) = \mu \)，方差\( D(X) = \sigma^2 \)。 ### 3. ...
2007概率论梁衡1
08-03
利用对称性和条件期望，可以得到E(|X|) = E(X|X > 0)P(X > 0) = E(X|X > 0) = 1/(P(X > 0))的平方根，进一步计算得E(|X|) = 2/√π。 (g) 当期望值EX存在并且PDF是对称的，可以得出EX = 0。这是因为对称的PDF关于...
前言 机器学习中的数学归纳整理（概率论部分）
中国小宝
03-31 2114
本文收录归纳了一些机器学习中涉及到概率论的部分，主要用于研究建模究大量随机现象中的数量规律。 目录 1事件和概率 1.1 随机变量 1.1.1 离散随机变量 1.1.2 连续随机变量 1.1.3 累积分布函数 1.2 随机向量 1.2.1离散随机向量 1.2.2连续随机向量 1.2.3边际分布 1.2.4条件概率分布 1.2.5独立与条件独立 1.2.6 期望和...
概率论中几种常见的分布形式(二项分布,均匀分布和指数分布)
llin-黎辰
03-07 6万+
以下内容只是acm中涉及的简要概率论知识 ----------------------------------------------------------二项分布------------------------------------------------------------------------------------- 一．伯努利概型 定义：在一定条件下进行n次独立重复实
泊松分布 & 指数分布
acoikw2620的博客
03-01 4153
一、泊松分布 日常生活中，大量事件是有固定频率的。 某医院平均每小时出生3个婴儿 某公司平均每10分钟接到1个电话 某超市平均每天销售4包xx牌奶粉 某网站平均每分钟有2次访问 它们的特点就是，我们可以预估这些事件的总数，但是没法知道具体的发生时间。已知平均每小时出生3个婴儿，请问下一个小时，会出生几个？ 有可能一下子出生6个...
独立同分布
mjiansun的专栏
07-15 1万+
(1)独立就是每次抽样之间是没有关系的,不会相互影响 就像我抛色子每次抛到几就是几这就是独立的 但若我要两次抛的和大于8,其余的不算,那么第一次抛和第二次抛就不独立了,因为第二次抛的时候结果是和第一次相关的 (2)同分布的意思就是每次抽样,样本都服从同样的一个分布 抛色子每次得到任意点数的概率都是1/6,这就是同分布的 但若我第一次抛一个六面的色子,第二次抛一个正12面体的色子,就不再是同分...
C++:::List 用法简单介绍 (杂)
04-11 1万+
Lists将元素按顺序储存在链表中. 与 向量(vectors)相比, 它允许快速的插入和删除，但是随机访问却比较慢.assign() 给list赋值 back() 返回最后一个元素 begin() 返回指向第一个元素的迭代器 clear() 删除所有元素 empty() 如果list是空的则返回true end() 返回末尾的迭代器 erase() 删除一个元素 front() 返回第一个元
西南科技大学09~10~1概率论和数理统计试题(卷）B卷与答案解析.doc
10-06
4. 二维随机变量(X, Y)的概率密度函数的积分等于1，用此求P{0<X<1, 0<Y<1}。 5. 求两个独立随机变量X和Y的乘积的期望E(XY)，分别计算E(X)和E(Y)再相乘。 二、选择题： 1. 选项B表示乘法原理，是正确的。 2. A选项是...
概率论与数理统计复习题1
08-08
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概率论解题技巧1
08-08
- 定义法：协方差Cov(X,Y) = E[(X-E(X))(Y-E(Y))]，用于衡量两个随机变量的共同变化。 - 性质法：协方差具有线性性和交换性，并且可以利用独立性和相关性的关系简化计算。 7. **独立性证明**： - 从分布角度：两...
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mazidao2008的专栏
11-12 7万+
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随机变量X的函数 服从什么分布？
冷月无声的博客
04-19 1万+
这篇博客主要回答以下几个问题： 随机变量X的函数服从什么分布？ ---i.e. 怎么求该函数的概率密度函数 它们的反函数又服从什么分布？ 之前学的各种连续分布之间又有什么关系？ 目录 各种分布之间的关系 离散分布 连续分布 连续随机变量函数的分布 分布函数的反函数 习题讲解 对于离散型随机变量，可用分布列来表示它的分布，连续型随机变量，则是用概率密度函数来描述它的分布。所以...
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缘 源 园
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独立同分布IID(independent and identically distributed) 1.独立同分布(i.i.d.) 在概率统计理论中，如果变量序列或者其他随机变量有相同的概率分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。 在西瓜书中解释是：输入空间中的所有样本服从一个隐含未知的分布，训练数据所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。 2.简单解释 — 独立、同分布、独立同分布 （1）独立：每次抽样之间没有关系，不会相互影响 举例：给一个骰子，每次抛骰子抛到几就是几，这是独.
概率论基础知识（一）概率论基本概念
简之的通向技术之路
09-16 4万+
概率论基础知识 0. 前言 本文主要旨在对概率论的基础概念与知识进行概要的总结，以便于使用到时可以参考。 概率论是数理统计的基础，也是很多机器学习模型的支撑，概率论在机器学习中占主要地位，因为概率论为机器学习算法的正确性提供了理论依据。 1. 概率论的基本概念 1.1 基本概念 随机实验（E） （1）可以在相同的条件下重复地进行 （2）每次实验的可能结果不止一...
关于概率论里的Z=max{X,Y}，min{ X,Y }分布的理解与计算方法
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biao2488890051的博客
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解法一：分情况讨论然后加起来 首先我们来分析这个意思 也就是说变量Z是包含两种情况的，每一种情况都以一定的概率值发生，求Z的分布函数，即我们只需要分别算出这两种情况的分布函数再相加即可算出Z的分布函数。这里是以X,Y分别服从指数分布为例的，x<0时候密度函数=0。 （注：对于每一种情况，比如第二种情况 Y<=z和X<Y是同时发生，不是说Y<=z是在X&...
如何理解指数分布？
马同学
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生活不易，博主因手打LaTeX过劳而亡。 1.设(X,Y)的分布律是P(X=−1,Y=0)=P(X=1,Y=0)=0.25,P(X=−1,Y=1)=0.5P(X=-1,Y=0)=P(X=1,Y=0)=0.25,P(X=-1,Y=1)=0.5P(X=−1,Y=0)=P(X=1,Y=0)=0.25,P(X=−1,Y=1)=0.5,则以下结果正确的是 编号 选项 A X与Y不相关且不独立 B Cov(X,Y)=−0.25Cov(X,Y)=-0.25Cov(X,Y)=−0.25 C X与Y正
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