1.若
其中每个X都是服从正态分布的随机变量,两两之间相互独立,那么
2.假设随机变量X,Y服从正态分布但并不独立,则
Z=X+Y~N(μ1,μ2,(σ1)^2,(σ2)^2,ρ)
其中ρ为XY的相关系数。μ1和(σ1)^2分别为X1边缘分布的数学期望和方差
Z的概率密度为
3.若已知X服从参数为μ和σ^2的正态分布,则Z=(X-μ)/σ服从标准正态分布
C为任意常数
4.若X服从标准正态分布,Y=X^2,则
1.若
其中每个X都是服从正态分布的随机变量,两两之间相互独立,那么
2.假设随机变量X,Y服从正态分布但并不独立,则
Z=X+Y~N(μ1,μ2,(σ1)^2,(σ2)^2,ρ)
其中ρ为XY的相关系数。μ1和(σ1)^2分别为X1边缘分布的数学期望和方差
Z的概率密度为
3.若已知X服从参数为μ和σ^2的正态分布,则Z=(X-μ)/σ服从标准正态分布
C为任意常数
4.若X服从标准正态分布,Y=X^2,则
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