x服从正态分布(2，1),y服从正态分布(3,1)Z=X+y

正态分布有没有这样的性质?1、若X服从正态分布,则kX也服从正态分布?2、若X服从正态分布,Y也服从正态分布,则aX+bY也服从正态分布?3、若X1,X2,X3,…,Xn都服从正态分布,则Sigma(

设随机变量X与Y独立,且X服从数学期望为1,方差为2的正态分布,而Y服从标准正态分布,若Z=2X-Y+3,试求：随机变量Z的密度函数.设随机变量X与Y独立,且X服从数学期望为1,方差为2的正态分布,而

X,Y相互独立.他们都服从标准正态分布N(0,1).证明Z=X^2+Y^2服从λ=1/2的指数分布第二问是证明W=X+Y服从正态分布N（0,2）X,Y相互独立.他们都服从标准正态分布N(0,1).证明

设随机变量x和y服从正态分布,X~N(1,3),Y~N(2,4),X,Y相互独立,Z=X-Y的方差等于设随机变量x和y服从正态分布,X~N(1,3),Y~N(2,4),X,Y相互独立,Z=X-Y的方差

两个独立的正态分布相加减得到的还是正态分布么比如XY都是正态分布那Z=X-2Y+7服从正态分布么?两个独立的正态分布相加减得到的还是正态分布么比如XY都是正态分布那Z=X-2Y+7服从正态分布么?两个

设X服从正态分布N(μ,σ^2),证明Y=(X-μ)/σ服从N(0,1).设X服从正态分布N(μ,σ^2),证明Y=(X-μ)/σ服从N(0,1).设X服从正态分布N(μ,σ^2),证明Y=(X-μ)

设随机变量X服从正态分布,且X~N(-3,4),则连续型随机变量Y=()服从标准正态分布N（0,1）设随机变量X服从正态分布,且X~N(-3,4),则连续型随机变量Y=()服从标准正态分布N（0,1）

概率～正态分布～独立性问题.x,y服从二维正态,N(1,3^2),N(0,4^概率～正态分布～独立性问题.x,y服从二维正态,N(1,3^2),N(0,4^2),且x,y相关系数-0.5,z=x/3+

证明：设二维随机变量（X,Y）服从二维正态分布N（0,0,1,1,p）,则X-Y服从正态分布N（0,2（1-p)）.证明：设二维随机变量（X,Y）服从二维正态分布N（0,0,1,1,p）,则X-Y服从

概率论正态分布设随机变量X、Y相互独立,且都服从正态分布N(1,2),则下列随机变量中服从标准正态分布的是A.(X-Y)/2B.(X+Y)/2C.X-YD.X+Y概率论正态分布设随机变量X、Y相互独立

若随机变量X服从正态分布N(10,4),则Y=3X2服从的分布是().若随机变量X服从正态分布N(10,4),则Y=3X2服从的分布是().若随机变量X服从正态分布N(10,4),则Y=3X2服从的分

若随机变量X服从正态分布N（10,4）,则Y=3X2服从的分布是（）.若随机变量X服从正态分布N（10,4）,则Y=3X2服从的分布是（）.若随机变量X服从正态分布N（10,4）,则Y=3X2服从的分

已知随机变量X服从正态分布N(3,1),P（2已知随机变量X服从正态分布N(3,1),P（24)=求详解,还有正态分布这类题不会做,求怎样做已知随机变量X服从正态分布N(3,1),P（2已知随机变量X

随机变量X和Y都服从正态分布,为什么X+Y不一定服从正态分布?随机变量X和Y都服从正态分布,为什么X+Y不一定服从正态分布?随机变量X和Y都服从正态分布,为什么X+Y不一定服从正态分布?从概念上理解,

随机变量X服从标准正态分布N(0,1),求随机变量Y=X的平方随机变量X服从标准正态分布N(0,1),求随机变量Y=X的平方随机变量X服从标准正态分布N(0,1),求随机变量Y=X的平方y0时,Fy(

随机变量X服从正态分布N(u1,),Y服从正态分布N（u2,）,X与Y独立,则X+Y服从随机变量X服从正态分布N(u1,),Y服从正态分布N（u2,）,X与Y独立,则X+Y服从随机变量X服从正态分布N

概率论里正态分布的的问题两变量X、Y独立且服从正态分布N（0,1/2）,X-Y服从正态分布N（0,1）这是为什么?我知道X+Y是这样的,减法为什么可以概率论里正态分布的的问题两变量X、Y独立且服从正态

x服从标准正态分布,求1,x的概率密度2,y=x+2的概率密度x服从标准正态分布,求1,x的概率密度2,y=x+2的概率密度x服从标准正态分布,求1,x的概率密度2,y=x+2的概率密度(1)x的概率

设x服从标准正态分布,求:1,x的概率密度,2,Y=x平方的概率密度设x服从标准正态分布,求:1,x的概率密度,2,Y=x平方的概率密度设x服从标准正态分布,求:1,x的概率密度,2,Y=x平方的概率

设X,Y相互独立,且都服从标准正态分布,则Z=X/根号下Y^2服从（）分布,并写出分布的参数设X,Y相互独立,且都服从标准正态分布,则Z=X/根号下Y^2服从（）分布,并写出分布的参数设X,Y相互独立