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两个一维正态随机变量不独立
两个一维正态随机变量
能形成二维的吗
答:
不一定的
,你的那个题目我帮你理理思路:(1)X是正态总体,所以X1、X2相互独立,课本上有定理(这个结论很明显):相互独立的两个一维正态随机变量,是可以形成二维正态随机变量的;(2)(X1,X2)是二维正态随机变量了,后面都可以串起来了!
两个不独立
的
一维正态
分布(不符合联合二维正态
答:
两个不独立
的
一维正态
分布(不符合联合二维正态分布)的线性组合不一定服从一维正态分布。如果对于任意的 a,b都有aX+bY符合一元正态分布,则X,Y必定符合二维正态分布。所以只能说可能存在某些a,b让aX+bY符合一元正态分布。正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian d...
两个不独立
的
一维正态
分布(不符合联合二维正态分布)的线性组合服从一维...
答:
两个不独立的一维正态分布(不符合联合二维正态分布)的线性组合服从一维正态分布
。注意我们标准正态分布的密度函数,这时还没有说明正态分布的两个参数μ和σ是期望和方差。高斯分布的概率密度计算核心在于计算数据点到中心的距离,并且除以标准差将这个绝对距离转化为相对距离,然后通过距离平方的指数衰减计...
两个
服从
一维正态
分布的
随机变量
的线性组合会是二维正态分布??
答:
不一定的
,举例说明:1、X是正态总体,所以X1、X2相互独立,相互独立的两个一维正态随机变量,是可以形成二维正态随机变量的;2、(X1,X2)是二维正态随机变量了。后面都可以串起来了!若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期...
一维正态
分布不相关和
独立
等价吗
答:
那么它们不相关,但是它们不一定独立
。
独立是指两个随机变量之间没有相互影响,即一个随机变量的取值不影响另一个随机变量的取值
。对于正态分布,如果两个正态分布的均值和方差相等,那么它们不一定独立,但是它们一定不相关。因此,在一维正态分布中,不相关和独立是不等价的。
由
两个一维随机变量
X,Y的分布能否确定一个二维随机变量的分布?
答:
u1,σ12),Y,的边缘分布~N(u2,σ
22
),我们发现对于不同的ρ有共同的边缘分布,因而也说明
两个一维正态
分布一般不能唯一确定一个二维分布.但当知道了(X,Y)的联合分布,可以确定两个边缘分布,这也说明了(X,Y)的联合分布不仅包含了两个一维
随机变量
的信息,还包含了它们之间联系的信息 ...
请问n个服从
一维正态
分布的
随机变量
的线性组合依然都是服从正态分布吗...
答:
3、
随机变量
X的
正态
分布,
两个
参数μ,δ^2分别是该分布的数学期望和方差 4、证明“2、”的结论 5、根据你提的问题建立数学模型:由1得:联合分布函数服从正态分布时,n个服从正态分布的随机变量可以
不独立
;由5得:当只有一个ai不等于零,n个服从正态分布的随机变量可以不独立。6、由以上知识点...
两个随机变量独立
吗?
答:
两个随机变量的
独立
性只能通过联合分布函数和边缘分布函数,或者联合概率密度和边缘概率密度来进行判断。随机变量X, Y相互独立可以推出E(XY)=E(X)E(Y) ,也就是可以推导出两者不线性相关,但不能排除其它非线性相关性,也就不能说明两者相互独立。可见,
两个随机变量不
相关并非一定能推得两者相互独立...
两个一维
分布都是
正态
分布,联合分布一定二维分布如何证明
答:
如果
两个随机变量独立
,则它们的联合分布一定是二维
正态
。否则,不一定成立。
设x,y分别服从
正态
分布,那么是二维
随机变量
吗
答:
可以认为是
两个一维
的
正态随机变量
,如果有参数,还能写出密度函数。也可以认为是一个二维的随机变量,但是服从什么分布就不好说了,除非还有特殊条件,例如两个
随机变量不
相关。
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