P(X=0, Y=2)怎么求X和Y的联合分布律?


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如图所示:因为,(X,Y)是二维离散型随机变量。所以,xy也是离散型随机变量。先求出xy的概率分布列。再求xy的期望:比如 P(x=0)=1/2,P(x=1)=1/2 P(y=0)=1/2,P(y=1)=1/2 则,P(xy=0)=3/4 P(xy=1)=1/4 所以,E(XY)=0×(3/4)+1×(1/4)=1/4。当随机变量的可取值全体为一离散集时称其为离散型随机变量,否则称其为非离散型随机变量,这是很大的一个类,其中有一类是极其常见的,随机变量的取值为一(n)维连续空间。计算方法:随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数,某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类,主要分为:伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。
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因为,(X,Y)是二维离散型随机变量所以,xy也是离散型随机变量先求出xy的概率分布列再求xy的期望比如P(x=0)=1/2,P(x=1)=1/2P(y=0)=1/2,P(y=1)=1/2则,P(xy=0)=3/4P(xy=1)=1/4所以,E(XY)=0×(3/4)+1×(1/4)=1/4这个例子比较简单,但方法是一样的如果还有问题,可以把原题发给我
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展开全部概率论pxy求法:XY=0的概率为1,因此推出xy不等于0的概率为0。P(XY=0)是使XY=0的概率。括号内是其他的意思如此相似P是概率,(XY=0)是足标p(xy)表示两件事同时发生的概率,如果两件事独立,那么p(xy)=p(x)p(y),D(xy)=E(XY的平方)—E(xy)。统计定义在一定条件下,重复做n次试验,nA为n次试验中事件A发生的次数,如果随着n逐渐增大,频率nA/n逐渐稳定在某一数值p附近,则数值p称为事件A在该条件下发生的概率,记做P(A)=p。这个定义称为概率的统计定义。在历史上,第一个对“当试验次数n逐渐增大,频率nA稳定在其概率p上”这一论断给以严格的意义和数学证明的是雅各布·伯努利(Jacob Bernoulli)。已赞过已踩过你对这个回答的评价是?评论
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