二维随机变量服从正态分布,括号里面的5个数字分别代表什么？
二项分布等等这些是对一些概率问题的命名。概率学是统计学的分支，而统计学又是数学的分支，这些名词是对特定的概率问题的统称。
概念:在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所得次品数X=k，则P(X=k)，此时称随机变量X服从超几何分布。
超几何分布的模型是不放回抽样
超几何分布中的参数是M,N,n
上述超几何分布记作X~H(n，M，N)。
数学期望：E(x)=nM/N
方差：σ^2=nM(N-M)(N-n)/[(N^2)(N-1)]
二项式分布：若某事件概率为p，现重复试验n次，该事件发生k次的概率为:P=C(k,n)×p^k×(1-p)^(n-k).C(k,n)表示组合数，即从n个事物中拿出k个的方法数。
数学期望：E(x)=np
方差：σ^2=np(1-p)
扩展资料;
对于固定的n以及p，当k增加时，概率P{X=k}先是随之增加直至达到最大值，随后单调减少。可以证明，一般的二项分布也具有这一性质，且:
当（n+1）p不为整数时，二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值；
当（n+1）p为整数时，二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。
参考资料来源：百度百科-二项分布
额.最近是不是要考概率论了,好多人问这方面的
我没有系统的学过,所以只会用笨方法,用概念带进去计算,有点麻烦,见笑见笑
貌似你的表述有误,二维正态分布括号里分别是u1,o1^2;u2,o2^2;p
我知道你的意思,那个应该写成N（0,1；0,1；p）
X,Y~N(μ1,u2,σ1,σ2,ρ)，五个参数依次表示X的期望，Y的期望，X的均方差，Y的均方差，X和Y的相关系数。
二维正态分布是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，由于这个分布函数具有很多非常漂亮的性质，使得其在诸多涉及统计科学离散科学等领域的许多方面都有着重大的影响力。
扩展资料：
由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。
为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换。（标准正态分布表：标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X（当前值）范围内的面积比例。）
X,Y~N(μ1,u2,σ1,σ2,ρ)，五个参数依次表示X的期望，Y的期望，X的均方差，Y的均方差，X和Y的相关系数。
正态分布的随机变量一定是不相关的吗
答：如果X与Y都服从正态分布，则二维随机变量(X,Y)不一定服从二维正态分布，有很多反例。但如果X与Y都服从正态分布，且独立，则二维随机变量(X,Y)一定服从二维正态分布。补：只举1个例子。取二维随机变量(X,Y)的的联合概率密度，f（x，y）=[2/√（2π）]e^[-(x^2+y^2)/2],当x*y≥0 ...
请问两个服从正态分布的随机变量相互独立,它们构成的二维随机变量也是正...
答：是的。因为独立，所以联合概率密度函数就是2个概率密度函数的乘积，而这种形式的函数就是二维正态分布的概率密度函数。
二维均匀分布求概率密度
答：边际密度函数的求解，本质就是考察积分，只要记住边缘概率密度就是对联合密度函数求积分，当求关于Y的边际密度函数时就是对于f（x，y）的联合密度函数关于X求积分，求Y的边际密度函数则同理。第二部分是求随机变量函数的密度，一般用分布函数法，即先用定义求出分布函数，再求导得到相应的概率密度。
设x,y分别服从正态分布,那么(x,y)是二维随机变量吗?
答：是二维随机变量。利用排除法得出选择B选项。X,Y 分别是随机变量， (X,Y)是一个把样本空间映射到实数平面的函数。它是一个二维随机变量。D是错误的。(X,Y)可能不服从二维正态分布：假设X的期望是0，方差是1。A,B,C的区别在于(X,Y)的分布是不是二维正态分布。只需举两个例子就可以说明：(X,...
两个独立正态分布的随机变量X与Y的相关系数为0
答：由题目中可以看到：X与Y的相关系数ρ=0（括号内第五项表示ρ）而对于二维正态分布有一种重要的结论就是：两个正态分布随机变量X与Y相互独立的充分必要条件是它们的相关系数ρ=0 所以可知：这个题目中的X与Y是相互独立的，并且X，Y都分别服从一维正态分布 有：f(x,y)=1/(2πσ1σ2)*e^{-...
设x,y分别服从正态分布,那么(x,y)是二维随机变量吗?
答：答案是B。X,Y 分别是随机变量， (X,Y)是一个把样本空间映射到实数平面的函数。它是一个二维随机变量。D是错误的。A,B,C的区别在于(X,Y)的分布是不是二维正态分布。我们只需举两个例子就可以说明：(X,Y)可能服从二维正态分布：如果X，Y相互独立，那么(X,Y)的分布密度公式可以通过X,Y的...
两个独立正态分布的随机变量的线性组合仍服从正态分布
答：两个独立正态分布的随机变量的线性组合仍服从正态分布.这是二维正态分布的边缘分布(不需要独立)的线性组合服从正态分布的特殊情况.因为若X, Y服从相互独立的正态分布, 则(X,Y)服从二维正态分布(密度函数为fX(x)·fY(y)).若没有独立或服从二维正态分布这样的条件, 则可以有下面这样的反例:设X...
已知随机变量 服从正态分布 , ,则 ___
答：0.16 试题分析：因为随机变量 服从正态分布 ，所以 1- =0.16.点评：正态曲线的性质的正确应用是解决此类问题的关键.
已知随机变量 服从正态分布 , , ,则实数 ___.
答：解：因为随机变量 服从正态分布 ， ， ，以利用对称性和概率和为1，说明
为什么服从二维正态分布的二维随机变量经线性变换后仍服从正态分布
答：就像二次函数平移了以后还是二次函数一样嘛
