...同分布的两个随机变量如果不相关,是否独立? 可以的话请给证明一下...

(2)若为其他分布，则不能推出 另外若X、Y为二维正态分布，则不相关等价于独立 仅供参考

通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准...

不相关的话不一定独立，但独立的话一定不相关。概率论中的不相关是指两个随机变量线性不相关，换言之，可能存在其他的关系；而独立是指两个随机变量之间没有任何一点关系。也就是说，独立一定不相关，而不相关不一定独立。两个变量是不是相关变量需要用相关系数r来判定，相关系数是用以反映变量之间相关...

不相关的话不一定独立，但独立的话一定不相关 第一个情况你算的cov(x,y)不等于0因此不相关，所以一定 不独立 第二个情况cov(x,y)=0，但不能对独立性下结论。但联合分布函数又未知，所以从定义下手。如果f(x,y)能拆成俩独立函数就独立。f(x,y)=P(X=x, Y=y)=P(X=x, X^2=y)=P(...

E[XY]=E[X]E[Y]，则X与Y不相关，“不相关”不能推出“相互独立”。相互独立可以推出不相关。“不相关”不能推出“相互独立”，例子见图 因此本题中X与Y不相关，但不是相互独立。【数学之美】团队为您解答，若有不懂请追问，如果解决问题请点下面的“选为满意答案”。

X-Y-E（X-Y））E（X+Y-E（X+Y））=E（X-EX-Y+EY）E（X-EX+Y-EY）=E（X-EX）2-E（Y-EY）2=DX-DY 由于X和Y是同分布的，故：DX=DY ∴ cov（U，V）=0 即U与V的相关系数为0，故D为正确答案两个随机变量相关系数为0，并不能推出这两个随机变量是独立的，故A和B错误。

独立同分布 如两个人抛硬币。只是期望方差分布函数一样。每抛一次正反面两个人怎么可能都是一样的呢？max{X,Y}就像两人摸牌，看谁摸的牌大。

同一概率空间上的两个随机变量的分布不同,则两个随机变量

要看X和Y是否相互独立，不独立的话就是一个2重积分，被积函数为这两个函数的概率密度函数的乘积再乘以xy，独立的话，这个2重积分等价于这两个函数的边缘分布函数的乘积。如果将二维随机变量(X,Y)看成是平面上随机点的坐标，那么分布函数F(x,y)在(x,y)处的函数值就是随机点(X,Y)落在以点(x...

我们可以用香农熵(shannon entropy)来对整个概率分布中的不确定性总量进行量化: 换言之,一个分布的香农熵指遵循这个分布的事件所产生的期望信息总量。 如果对于同一个随机变量 有两个单独的概率分布 和Q(x),可以使用KL散度来衡量着两个分布的差异: 那这些要怎么和前面的损失函数联系起来呢? 回想一下最简单的...

X+Y和X-Y是相互独立。正态分布，最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ...