连续随机变量X,Y 相互独立 试用期望值的定义来证明
E{exp(t(X+Y))}=E{exp(tX)}E{exp(tY)}
是不是用E(XY)=E(X)E(Y) 这个公式?那一下就出来了
人气:189 ℃ 时间:2020-06-29 04:41:42
解答
使用E(XY) = E(X)E(Y)是对的.
因为X,Y相互独立,所以exp(tX)与exp(tY)也相互独立.
因此成立E(exp(tX)exp(tY)) = E(exp(tX))E(exp(tY)),即所求证.
如果要用期望的定义证明,过程和证明E(XY) = E(X)E(Y)是一样的.
将E(exp(tX)exp(tY))表示为重积分.
由独立性,重积分可化为累次积分并进一步化为两个积分的乘积.
结果就是E(exp(tX)exp(tY)) = E(exp(tX))E(exp(tY)).
推荐
- 顺便帮忙证明下:设X和Y是相互独立的随机变量,且X~π(λ1),π(λ2),证明Z=X+Y~
- 知道某随机变量的概念密度如何求其期望值
- 求泊松随机变量期望值公式的证明,还有方差,母函数的公式证明,望各位指教,
- 设随机变量X,Y独立同分布,且P(X=1)=P(X=-1)=1/2,定义Z=XY,证明X,Y,Z两两独立,但不相互独立 如果有详细说明更好,想了大半天感觉他们三个相互独立,都是1/8,郁闷了
- 试解释随机变量的变异系数的意义
- 植物细胞的中央大液泡属于原生质吗?
- 电阻额的大小与温度有什么关系
- 碳酸氢铵 电离方程式
猜你喜欢