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E xy E x E y

E(XY)=E(X)E(Y), 所以X和Y的协方差cov(X,Y)=E(XY) - E(X)E(Y)=0, 故X和Y的相关系数ρ=cov(X,Y) / (√DX *√DY) =0, ρ反映的是变量X与Y之间线性相关的密切程度,ρ越小则X和Y之间的线性相关程度越低, 而ρ=0故X与Y不相关, 但是不相关只是表明X与Y没有线...

正常算的话E(xy)用xy的概率密度求得 如果说ρ=0 可以这么算

COV(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=E(XY)-E(X)E(Y)-E(Y)E(X)+E(X)E(Y) =E(XY)-EXEY 不懂追问,望你采纳

NO,No,No,楼上全错。 这个公式在任何情况下都成立,这是概率论里面数学期望的运算性质 E(X+Y)=E(X)+E(Y) 如果是E(XY)=E(X)*E(Y),则必须满足X,Y相互独立。我刚刚为你翻了一下概率论课本,这是书上给的

Xi 1.1 1.9 3 Yi 5.0 10.4 14.6 E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2 E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10 E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02 Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02 此外:还可以计算: D(X)=E(X²)-E²(X)=(1.1²+1.9²...

设X,Y是两个相互独立的随机变量,则一定有E(XY)=E(x)E(y)吗? 答:一定是。 见图。

这是因为 (e^x)-1 ~ x (x→0)。

xy=e^(x+y) 两边求导: y + xy ′ = e^(x+y) * (1+y ′) y + xy ′ = e^(x+y) + e^(x+y) * y ′ xy ′ - e^(x+y) * y ′ = e^(x+y) - y y ′ = {e^(x+y) - y} / { x - e^(x+y) } ================================= xy=e^x+y 两边求导: y + xy ′ = e^x...

若:e^(xy) = c ----- (0) 问题为隐函数求导 两边对x求导: e^(xy) (y+xy') = 0 y+xy' = 0 y' = -y/x ---------------------- (1) xy = ln c ------------------------(2) y = lnc / x -----------------------(3) y' = - lnc / x² -------...

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