x服从π（2）y服从π（1）z=x+y

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

X与Y独立,且X服从（0,1）上的均匀分布,Y服从参数为1的指数分布,求Z=X+Y的概率密度?X与Y独立,且X服从（0,1）上的均匀分布,Y服从参数为1的指数分布,求Z=X+Y的概率密度?X与Y独立,

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

设X服从参数1/2的指数分布、Y是服从参数1/3的指数分布、且X与Y相互独立、求Z=X+Y设X服从参数1/2的指数分布、Y是服从参数1/3的指数分布、且X与Y相互独立、求Z=X+Y设X服从参数1/2的

已知随机变量X,Y相互独立,且同服从分布N(0,1),又Z=根号（X^2+Y^2）,求E(X),D(X)已知随机变量X,Y相互独立,且同服从分布N(0,1),又Z=根号（X^2+Y^2）,求E(X),

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

设随机变量（X,Y）服从区域D={（x,y）|x^2+y^2设随机变量（X,Y）服从区域D={（x,y）|x^2+y^2设随机变量（X,Y）服从区域D={（x,y）|x^2+y^2积分区域是圆S=πf

二维随机变量X,Y服从（0,1）均匀分布,求Z=MAX(X,Y)是求Z=MAX(X,Y)分布函数请写出具体步骤二维随机变量X,Y服从（0,1）均匀分布,求Z=MAX(X,Y)是求Z=MAX(X,Y)分

设独立随机变量X和Y都服从标准正态分布,证明Z=X/Y服从柯西分布,即其密度为g(z)=1/[π(1+z²)],(-∞设独立随机变量X和Y都服从标准正态分布,证明Z=X/Y服从柯西分布,即其

已知X、Y服从(0,1)的均匀分布,X、Y相互独立,求Z=X-Y绝对值的概率密度X、Y服从(0,1)的均匀分布,X、Y相互独立,则(X,Y)服从0已知X、Y服从(0,1)的均匀分布,X、Y相互独立,求

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

二维随机变量(x,y)~N(0,0,1,1,1/2)则z=x-2y服从?二维随机变量(x,y)~N(0,0,1,1,1/2)则z=x-2y服从什么?N(0,7)二维随机变量(x,y)~N(0,0,1,

随机变量X和Y都服从标准正态分布N(0,1)则(A)X+Y服从正态分布(B)X^2+Y^2服从x^2分布（C）X^2和Y方都服从x方分布（D）X方/Y方服从F分布随机变量X和Y都服从标准正态分布N(0

设随机变量X服从[0,1]均匀分布定理证明y=ax+b（a不等于0）也服从均匀分布设随机变量X服从[0,1]均匀分布定理证明y=ax+b（a不等于0）也服从均匀分布设随机变量X服从[0,1]均匀分布定

高等数学概率论：请问随机变量X与Y相互独立,均服从标准正态分布,Z=根号下（X^2+Y^2）,求Z的概率分布.高等数学概率论：请问随机变量X与Y相互独立,均服从标准正态分布,Z=根号下（X^2+Y^2

高等数学概率论：请问随机变量X与Y相互独立,均服从标准正态分布,Z=根号下（X^2+Y^2）,求Z的概率分布.高等数学概率论：请问随机变量X与Y相互独立,均服从标准正态分布,Z=根号下（X^2+Y^2

概率论习题随机变量X服从（1,2）均匀分布,X=x时,Y服从以x为参数的指数分布,求证XY服从以1为参数的指数分布概率论习题随机变量X服从（1,2）均匀分布,X=x时,Y服从以x为参数的指数分布,求证

设随机变量X和Y相互独立,X服从区间（0.2）的均匀分布,Y服从均值为1/2的指数分布求P（Y《X）设随机变量X和Y相互独立,X服从区间（0.2）的均匀分布,Y服从均值为1/2的指数分布求P（Y《X）

随即变量X服从N（0,1）分布,Y=X^2,求x和y的相关系数随即变量X服从N（0,1）分布,Y=X^2,求x和y的相关系数随即变量X服从N（0,1）分布,Y=X^2,求x和y的相关系数p=cov(x

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