关于标准正态分布概率密度还有分布函数的一个问题， 对于标准正态分布有Φ(2y？/a)=∫(-∞到2y？/a)φ(y)dy，其中φ(y)=1/(2π)？×exp(-y2/2)，且对y求导可得dΦ(2y？/a)/dy=2/(ay？)φ(2y？/a).代入式子得d(2Φ(2y？/a)-(4y？/a)×φ(2y？/a))/dy2/(ay？)φ(2y？/a)-2/(ay？)φ(2y？/a)-(4y？/a)×dφ(2y？/a)/dy(4y？/a)×d[1/(2π)？×exp(-(2y？/a)2/2)]/dy(4y？/a)×(-2/a2)×φ(2y？/a)8y？/a3×φ(2y？/a)
概率题：求随机变量参数函数Z=X+Y的密度函数 回答：X的概率密度函数f(x)是1，Y的概率密度函数f(y)是1，X和Y的联合概率密度f(x，y)=f(x)f(y)也是1.所以，Z的分布函数F(z)就是？f(x，y)dxdy，其中积分区域是正方形(0≤x≤1；1≤y≤0)在X+Y=z左下方的部分.所以，F.
概率论关于分布函数的问题 1.F(y)=P{YF^(-1)(exp(-2y))}1-P{X=02.F(y)=0，y
关于 分布函数和概率密度得题 1)F(x，y)=2∫(0，x)e^(-2x)dx∫(0，y)e^(-y)dy=(e^(-2x)-1)*(e^(-y)-1)fx(x)=2∫(0，∞)e^(-2x)e^(-y)dy=2e^(-2x)fy(y)=2∫(0，∞)e^(-2x)e^(-y)dx=e^(-y)X于Y是相互独立
联合分布密度函数和联合概率密度函数的区别 联合分布密度函数和联合概率密度函数都是一样的
概率论 已知X概率密度以及X与Y的关系，求Y的概率密度
概率函数和概率密度和分布函数到底什么关系，求简洁的解答 分布函数的定义是这样的：定义函数F(x)=P{X(注意：是小于等于，保证F(x)的右连续)。然后如对于随机变量X的分布函数F（x），如果存在非负函数f（x）。使对于任意实数x，有F（x）＝∫（－∞，x）f（t）dt则X成为连续型随机变量。其中函数f（x）称为X的概率密度函数，简称概率密度．这是概率密度的定义。举例：已知二维随机变量（X，Y）具有概率密度f(x，y)=2e-(2x+y)，x>；0，y>；00，其他求联合分布函数F（x，y）边缘概率密度fx（x）和fy（y）判断X于Y是否相互独立．解：F（x，y）2∫（0，x）e＾（－2x）dx∫（0，y）e＾（－y）dy（e＾（－2x）－1）＊（e＾（－y）－1）fx（x）2∫（0，∞）e＾（－2x）e＾（－y）dy2e＾（－2x）fy（y）2∫（0，∞）e＾（－2x）e＾（－y）dxe＾（－y）X于Y是相互独立。扩展资料概率密度和概率密度函数的区别：概率指事件随机发生的机率，概率密度的概念也大致如此，指事件发生的概率分布。在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。probabilitydensityfunction，简称PDF。概率密度函数加起来就是概率函数（离散变量。
随机变量x的概率密度为f （I）设Y的分布函数为FY（y），即：FY(y)＝P(Y≤y)＝P(X2≤y)，则：1）当y＜0时，FY（y）=0，2）当0≤y时，FY(y)＝P(X2)＝P(？y)=∫0？y12dx+∫y014dx＝34y，3）当1≤y时，FY(y)＝P(X2)＝P(？1)=∫0？112dx+∫y014dx＝14y+12，4）当y≥4，FY（y）=1，所以：fY(y)＝FY′(y)＝38y，0，1≤y≤40，其他．（II）F(？12，4)=P(X≤？12，Y≤4)＝P(X≤？12，X2≤4)P(X≤？12，？2≤X≤2)＝P(？2≤X≤？12)=∫？12？112dx＝14．
