随机变量X,Y有E(X)=E(Y)=0,1,4,-0.5

设随机变量X,Y相互独立,且E(X)=E(Y)=0,D(X)=D(Y)=1,试求E[（X+Y）^2].设随机变量X,Y相互独立,且E(X)=E(Y)=0,D(X)=D(Y)=1,试求E[（X+Y）^2

设随机变量X,Y的联合密度为f(x,y)=(1/y)*e^-(y+x/y),x>0,y>0.求E(X),E(Y)E(XY)设随机变量X,Y的联合密度为f(x,y)=(1/y)*e^-(y+x/y),x

设随机变量X~U(-1,1),求随机变量Y=e^x的密度函数设随机变量X~U(-1,1),求随机变量Y=e^x的密度函数设随机变量X~U(-1,1),求随机变量Y=e^x的密度函数-1

有高手能讲一下连续型二维随机变量的相互独立性的证明方法吗?已知二维随机变量（x,y）的分布函数为F(x,y)={1-e^-2x-e^-3y+e^-(2x+3y),x>0,y>0;0,其他}验证随机变量

二维随机变量（X,Y）的概率密度f（x,y）=e^-y,0二维随机变量（X,Y）的概率密度f（x,y）=e^-y,0二维随机变量（X,Y）的概率密度f（x,y）=e^-y,0D为图中阴影部分面积.好了

随机变量（X,Y）概率密度为f(x,y)=e^(-y)(0随机变量（X,Y）概率密度为f(x,y)=e^(-y)(0随机变量（X,Y）概率密度为f(x,y)=e^(-y)(01.f(X,Y)关于X的边

已知随机变量（X,Y）的概率密度为f(x,y)=e^(-y)0已知随机变量（X,Y）的概率密度为f(x,y)=e^(-y)0f(x,y)=0其他求：P{X>2/Y已知随机变量（X,Y）的概率密度为f(

设二维随机变量(X,Y)的概率密度为{f(x,y)=4e^[-2(x+y)],x.>0,y>0;0其他}求E(xy)设二维随机变量(X,Y)的概率密度为{f(x,y)=4e^[-2(x+y)],x.>

设随机变量X~(0,1),那么,（1）求Y=e^x的概率密度设随机变量X~(0,1),那么,（1）求Y=e^x的概率密度设随机变量X~(0,1),那么,（1）求Y=e^x的概率密度N(0,1),y=e

设随机变量x~n(0,1),令y=e^-x求概率密度函数设随机变量x~n(0,1),令y=e^-x求概率密度函数设随机变量x~n(0,1),令y=e^-x求概率密度函数N(0,1),y=e^(-x)y

设随机变量x服从【0,1】上均匀分布,求Y=e^x的概率密度!设随机变量x服从【0,1】上均匀分布,求Y=e^x的概率密度!设随机变量x服从【0,1】上均匀分布,求Y=e^x的概率密度!FY(y)=P

设随机变量X,Y相互独立,且E(X)=E(Y)=1,D(X)=D(Y)=1,试求E[（X+Y）^2].设随机变量X,Y相互独立,且E(X)=E(Y)=1,D(X)=D(Y)=1,试求E[（X+Y）^2

二维随机变量(x,y)的概率密度为f(x,y)={0.5e-y/20二维随机变量(x,y)的概率密度为f(x,y)={0.5e-y/20二维随机变量(x,y)的概率密度为f(x,y)={0.5e-y/

X与Y是两个随机变量.已知E(X)=-3,E(Y)=3,D(X)=1,D(Y)=4,ρ(X,Y)=-0.5用切比雪夫不等式证明P(X+Y>=6)X与Y是两个随机变量.已知E(X)=-3,E(Y)=3,

设二维随机变量（X,Y)的联合密度函数为f(x,y)={21/4x²yx²≤y≤10其他（1）求E（X）,E（Y）及E（XY）；（2）分别求出X与Y的边缘密度函数；（3）判断随机变

若X,Y均是离散型随机变量,则E(X+Y)=E(X)+E(Y)为什么?若X,Y均是离散型随机变量,则E(X+Y)=E(X)+E(Y)为什么?若X,Y均是离散型随机变量,则E(X+Y)=E(X)+E(Y

设随机变量(X,Y)的联合概率密度为f(x,y)=kxy,0≤x≤1,0≤y≤1;0,其他.判断x,y是否独立并计算E(X),E(X+Y),E(XY)设随机变量(X,Y)的联合概率密度为f(x,y)=

设随机变量X,Y相互独立,且E(X)=E(Y)=1,D(X)=2,D(Y)=4,则D(XY)=______设随机变量X,Y相互独立,且E(X)=E(Y)=1,D(X)=2,D(Y)=4,则D(XY)=

设随机变量W=(aX+3Y),E(X)=E(Y)=0,D(X)=4,D(Y)=16,Pxy=-0.5.求常数a使E(W)最小,并求E(W)的最小值设随机变量W=(aX+3Y),E(X)=E(Y)=0,

大学概率：设随机变量（X,Y）具有分布函数F（x,y）=1-e^(-x)-e^(-y)+e^(-x-y),x>0,y>o0,其他.求边缘分布函数大学概率：设随机变量（X,Y）具有分布函数F（x,y）=