因为:ρxy=0,所以X与Y相互独立,
又:X~N(1,4),Y~N(0,1),
由正态分布的性质可得,X+Y也服从正态分布,
由数学期望与方差的性质可得:
E(X+Y)=E(X)+E(Y)=1,D(X+Y)=D(X)+D(Y)=5,
故:X+Y~N(1,5),
所以E(Y|X)=0.5。
扩展资料
如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。
例如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等,因而称这随机变量是连续型随机变量。
条件分布函数F(y|x)或条件密度函数P(y|x)描写了随机变量 在已知(=y)发生的条件下的统计规律,同样离散型情形一样,还可以求在(=y)发生的条件下的数学期望,也就是条件数学期望,于是有下述定义。
定义5.1如果随机变量 在已知(=y)发生的条件下的条件密度函数为P(y|x),若。
则称
E( )= (3.90)
为在( =y)发生的条件下的数学期望,或简称为条件期望。
同离散型情形相同,连续型随机变量的条件期望也具有下述性质:
(1)若a≤ ≤b,则a≤E( )≤b;
(2)若是 、 两个常数,又E( )(i=1,2)存在,则有。
E( )=E( )+E( )
进一步还可以把E( )看成是 的函数,当时这个函数取值为E( ),记这个函数为E( ),它是一个随机变量,可以对它求数学期望,仍与离散型相同,有。
(3)E(E)=E。
首先是假设如果不重复,那么200÷5=40(次)一定会发生的事件。
然后就看一次发生期望有多少。基础1+第一次重复概率(1/5)+第二次重复概率(1/5^2)+第三次重复概率(1/5^3)+……也就是一个无穷尽的等比数列,首项1,末项0(无穷小),公比为1/5.运用公式可得1+1/5+1/5^2+1/5^3+……=(1-0)/(1-1/5)=1/(4/5)=5/4。
所以一次期望为5/4,总共有40次,那么把它们相乘就是40×(5/4)=50(次)了。
所以200秒发生次数的期望为50次。
条件期望计算公式是全期望公式。
全期望公式是利用条件期望计算数学期望的公式:EY=E[E(Y|X)]。全期望公式是条件数学期望的一个非常重要的性质,其重要性堪比全概率公式在概率中的作用。
在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
楼主的题目还是有问题,此题应该加上 X,Y相互独立的条件。
你可以先求出Z的密度再来求期望,但会比较麻烦。
相信楼主手里的教材上一定有这样一道题目的解答:
在本题相同的条件下求W=max(X,Y)的期望,答案为:1/根号下\Pi;
在此基础上可以有一个简单做法解楼主的问题: 由X,Y相互独立且均服从标准正态分布,可以推出:
—X,—Y相互独立且也是均服从标准正态分布,而。
min(X,Y)= —max(—X, —Y),
所以
Emin(X,Y)= —Emax(—X, —Y)=—1/根号下\Pi.。