二维随机变量(U,V)服从二维正态分布,X=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态分布的条件请进来看看!二维随机变量(U,V)服从二维正态分布,X=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态分布的条件是:| 1 -b || 0 1 |即系数矩

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/16 13:43:31
二维随机变量(U,V)服从二维正态分布,X=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态分布的条件请进来看看!二维随机变量(U,V)服从二维正态分布,X=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态分布的条件是:| 1 -b || 0 1 |即系数矩
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二维随机变量(U,V)服从二维正态分布,X=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态分布的条件请进来看看!二维随机变量(U,V)服从二维正态分布,X=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态分布的条件是:| 1 -b || 0 1 |即系数矩
二维随机变量(U,V)服从二维正态分布,X=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态分布的条件请进来看看!
二维随机变量(U,V)服从二维正态分布,X=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态分布的条件是:
| 1 -b |
| 0 1 |即系数矩阵行列式不等于0.

二维随机变量(U,V)服从二维正态分布,X=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态分布的条件请进来看看!二维随机变量(U,V)服从二维正态分布,X=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态分布的条件是:| 1 -b || 0 1 |即系数矩
首先,什么叫二维正态分布.2个高斯随机变量放在一起,叫高斯向量.何为2维,指的是两个向量关于实数域线性无关.(等价于covariance非退化)
现在已知(U,V)线性无关,问经过一个线性变换后是否相关,明白了么?

亲,我也想问这个问题。全书上的例题,我看到一句话,不知道能不能在理解上有所帮助
{只有X,Y服从二维正态分布,其任意非零线性组合才服从一维正态分布,
也只有在X,Y服从二维正态分布的前提下,独立和不相关才是互为充要条件的。}嗯,就按论坛里08年的那个帖子理解吧 只是不知道证明的过程...

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亲,我也想问这个问题。全书上的例题,我看到一句话,不知道能不能在理解上有所帮助
{只有X,Y服从二维正态分布,其任意非零线性组合才服从一维正态分布,
也只有在X,Y服从二维正态分布的前提下,独立和不相关才是互为充要条件的。}

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二维随机变量(U,V)服从二维正态分布,X=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态分布的条件请进来看看!二维随机变量(U,V)服从二维正态分布,X=U-bV,Y=V,则(X,Y)服从二维正态分布的条件是:| 1 -b || 0 1 |即系数矩 这道题(U,V)是服从正态分布的二维随机变量,为什么X Y独立就等价于X Y不相关 二维正态分布函数二维正态分布的函数服从二维正态分布 设随机变量X和Y都服从正态分布,则(X,Y)一定服从二维正态分布吗? 设二维随机变量(X,Y )服从二维正态分布N(0,0,1,1,0)求P(X+Y0) 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)). 关于二维正态分布的问题即,比如(U,V)服从二维正态分布,而X=aU+bV,Y=V,那么只要系数行列式不为0,就可以说(X,Y)也服从二维正态分布.这是为什么呢?请说的详细一点, 设二维随机变量(x,y)服从二维正态分布,其概率密度1/50π证明X与Y相互独立详见图片 求X,Y是否独立` 设二维随机变量(X,Y)服从二维正态分布,求(X,Y)的联合概率密度函数f(x,y)设二维随机变量(X,Y)服从二维正态分布,且E(X)=0,E(Y)=0,D(X)=16,D(Y)=25,Cov(X,Y)=12,求(X,Y)的联合概率密度函数f(x,y) 设二维随机变量服从圆域的均匀分布,设二维随机变量服从圆域x^2+y^2 概率(正态分布)设二维随机变量(X,Y)服从二维正态,则随机变量a=X+Y与b=X-Y独立的充分必要条件为:DX=DY如何证明 关于数学正态分布的问题我看正态分布的图是二维形式的,那横轴代表随机变量吗,纵轴代表概率吗?而且我看到u的位置是0,左右是正负号的,若统计某一城市人的身高,这算是近似服从正态分布 概率统计 二维正态分布 二维正态分布如何积分? 设x,y分别服从正态分布,那么(x,y)是二维随机变量吗?如图,渣渣无奈了.求解答 概率判断随机变量X、Y服从二维正态分布,则当X与Y不相关时,必有X与Y相互独立. 概率论方面的问题,数学高手请进!二维随机变量中,为什么X,Y均服从正态分布推不出(X,Y)服从正态分布?望大神赐教,感激不尽!上面那个补充是多余的哈!无视它 设二维随机变量(X,Y)服从二维正态分布,且µ1=0,μ2=0,σ1=1,σ2=1,求(X,Y)关于X,Y的边缘概率