1樓：匿名使用者
可以直接根據pxy 的定義公式來求，pxy =cov(x,y)/[d(x)^(1/2)*d(y)^(1/2)]
cov (x,y)=1*1*3=3
d(x)=4,d(y)=1, pxy =0.6 ,則d(3x-2y)=? 5
2樓：寂寞的楓葉
d(3x-2y)等於25.6。具體解題過程如下。
解：因為d(3x-2y)=9*d(x)+4*d(y)-2*3*2cov(x,y)
又因為ρxy=cov(x,y)/(√d(x)*√d(y))，那麼cov(x,y)=ρxy*(√d(x)*√d(y))
所以d(3x-2y)=9*d(x)+4*d(y)-2*3*2cov(x,y)
=9*d(x)+4*d(y)-12*ρxy*(√d(x)*√d(y))
=9*4+4*1-12*0.6*2
=25.6
3樓：匿名使用者
協方差作為描述x和y相關程度的量，在同一物理量綱之下有一定的作用，但同樣的兩個量採用不同的量綱使它們的協方差在數值上表現出很大的差異。為此引入如下概念：
定義稱為隨機變數x和y的相關係數。
定義若ρxy=0，則稱x與y不相關。
即ρxy=0的充分必要條件是cov(x，y)=0，亦即不相關和協方差為零是等價的。
定理設ρxy是隨機變數x和y的相關係數，則有（1）∣ρxy∣≤1；
（2）∣ρxy∣=1充分必要條件為p=1，（a，b為常數，a≠0）
設隨機變數X服從引數1的泊松分佈，記隨機變數Y試求
fx x e x，x 0 所以fy y p y e x 所以fy y 是上式的積分，為1 1 y，y 1 所以fy y 是上式的導數，為1 y 2，y 1 其餘為0。由於隨機變數x的取值只取決於概率密度函式的積分，所以概率密度函式在個別點上的取值並不會影響隨機變數的表現。連續型的隨機變數取值在任意一...
設隨機變數x的數學期望為1,方差為4,試何用切比雪夫不等式估
感覺好奇怪啊 0 貌似 x 1 2 是不是ex 1.5？設隨機變數x，y的數學期望都是2，方差分別為1和4，而相關係數為0.5，則根據切比雪夫不等式p x y 6 切比雪夫不等式 設x的方差存在，對任意 0 p dx 2 或者 p 1 dx 2 e x y ex ey 0 cov x,y xy dx...
隨機變數X的概率密度為f x e x,x0,求Y 2X的數學期望和Y e 2X的數學期望
分部積分du zhi e 2 dao 0,版 dx 2 0,xde x 2 0,e x dx 2 e 0,dx 1 3 設隨機變數x的概率密度為 f x e x,x 0 0，x 0 求 y 2x,y e 2x 的數學期望 1 ey 2e x 2 2 e y f x e 2x dx 1 3期望值並不一...