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[主观题]

设随机变量X与Y相互独立,X的概率分布为P{X=i}=1/3(i=-1,0,1),Y的概率密度为记2=X+Y.(I)求P{Z≤

设随机变量X与Y相互独立,X的概率分布为P{X=i}=1/3(i=-1,0,1),Y的概率密度为记2=X+Y.(I)求P{Z≤

设随机变量X与Y相互独立,X的概率分布为P{X=i}=1/3(i=-1,0,1),Y的概率密度为

设随机变量X与Y相互独立,X的概率分布为P{X=i}=1/3(i=-1,0,1),Y的概率密度为记2

记2=X+Y.

(I)求P{Z≤1/2|X=0);

(II)求Z的概率密度fZ(z).

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第1题
设随机变量X和Y同分布,X的概率密度为设A={X>a}与B={Y>a}相互独立,,则a=______.

设随机变量X和Y同分布,X的概率密度为设A={X>a}与B={Y>a}相互独立,,则a=______.

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第2题
设某班车起点站上客人数X服从参数为λ(λ>0)的泊松分布,每位乘客在中途下车的概率为p(0<p<1),且中

设某班车起点站上客人数X服从参数为λ(λ>0)的泊松分布,每位乘客在中途下车的概率为p(0<p<1),且中途下车与否相互独立,Y为中途下车的人数,求: (Ⅰ)在发车时有n个乘客的条件下,中途有m人下车的概率; (Ⅱ)二维随机变量(X,Y)的概率分布.

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第3题
设X,Y是两个相互统计独立的二元随机变量,其取“0”或“1”的概率为等概率分布。定义另一个二元随机

设X,Y是两个相互统计独立的二元随机变量,其取“0”或“1”的概率为

等概率分布。定义另一个二元随机变量Z,而且XYZ=(一般乘积),试计算:

(1)H(X),H(Y),H(Z);

(2)H(XY),H(XZ),H(YZ),H(XYZ);

(3)H(X|Y),H(X|Z),H(Y|Z),H(Z|X),H(Z|Y);

(4)H(X|YZ),H(Y|XZ),H(Z|XY);

(5)I(X;Y),I(X;Z),I(Y;Z);

(6)I(X;Y|Z),I(Y;X|Z),I(Z;X|Y),I(Z;Y|X);

(7)I(XY;Z),I(X;YZ),I(Y;XZ);

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第4题
从学校乘汽车到火车站的途中有3个交通岗,假设在各个交通岗遇到红灯的事件是相互独立的,并且概率

都是

.设X为途中遇到红灯的次数,求随机变量X的分布律、分布函数和数学期望.

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第5题
设X1,X2,…,Xn和Y1,Y2,…,Yn分别取自正态总体X~N(μ1,σ2)和Y~N(μ2,σ2),且相互独立,则以下统计量服从什么分布?

设X1,X2,…,Xn来自正态总体X~N(μ,σ2),求随机变量的概率分布

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第6题
设X与Y是任意两个相互独立的连续型随机变量,它们的概率密度分别为f1(x),f2(x),分布函数分别为F1(

设X与Y是任意两个相互独立的连续型随机变量,它们的概率密度分别为f1(x),f2(x),分布函数分别为F1(x),F2(x),则().

A.f1(x)+f2(x)必为某个随机变量的概率密度

B.f1(x)f2(x)必为某个随机变量的概率密度

C.F1(x)+F2(x)必为某个随机变量的分布函数

D.F1(x)F2(x)必为某个随机变量的分布函数

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第7题
设随机变量(X,Y)的分布率为 验证X和Y是不相关,但X和Y不是相互独立的.

设随机变量(X,Y)的分布率为

验证X和Y是不相关,但X和Y不是相互独立的.

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第8题
设X,Y是相互独立的随机变量,其分布律分别为 P(X=k)=p(k),k=0,1,2…, P(Y=r)=q(r),r=0,1,2…. 证明随机变量

设X,Y是相互独立的随机变量,其分布律分别为

P(X=k)=p(k),k=0,1,2…,

P(Y=r)=q(r),r=0,1,2….

证明随机变量Z=X+Y的分布律为

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第9题
设X、Y是两个相互独立且同分布的随机变量,X的分布律为 X 0 0 P frac{1}{4} frac{3}{4}

设X、Y是两个相互独立且同分布的随机变量,X的分布律为

X00
Pfrac{1}{4}frac{3}{4}

令U=max(X,Y),则U的数学期望E(U)=E[max(X,Y)=______.

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第10题
设随机变量X与Y相互独立,其分布律分别为 X -1 0 1 pk frac{1}{3} frac{1}{3} fr

设随机变量X与Y相互独立,其分布律分别为

X-101
pkfrac{1}{3}frac{1}{3}frac{1}{3}

y-11
Pkfrac{1}{3}frac{2}{3}

求P(X=Y).

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第11题
设随机过程x(t;s,θ)=acos(ωot+θ)(-∞﹤t﹤∞),其中ωo为常数,振幅a与相位θ是相互统计独立的随机变量,已知相位θ在

设随机过程x(t;s,θ)=acos(ωot+θ)(-∞﹤t﹤∞),其中ωo为常数,振幅a与相位θ是相互统计独立的随机变量,已知相位θ在(一π,π)上均匀分布,振幅a服从瑞利分布,即

证明x(t;a,θ)是平稳随机过程。

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