A. $f_{Y}(y)=\begin{cases}\frac{1}{y}e^{-\frac{(ln y)^{2}}{2}},y>0,\\0,其他\end{cases}$
B. $f_{y}(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\pi y}e^{-\frac{(ln y)^{2}}{2}},y>0,\\0,其他\end{cases}$
C. $f_{v}(y)=\begin{cases}\frac{1}{y}e^{\frac{(ln y)^{2}}{2}},y>0,\\0,其他\end{cases}$
D. $f_{Y}(y)=\begin{cases}\frac{1}{y\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(ln y)^{2}}{2}},y>0,\\0,其他\end{cases}$
1.20 已知随机变量X的概率密度为f_(X)(x)，令Y=-2X，则Y的概率密度f_(Y)(y)为（）A. $2fX(-2y)$B. $fX(-\frac{y
设随机变量 X 的概率密度为 f(x)= (1)/(2) e^-|x|，则函数 Y = |X| 的概率密度为 A f(y)= e^-y B f(y)
设二维随机变量 (X, Y)的概率密度为 f(x, y)，f_(X)(x)，f_(Y)(y)分别表示 X、Y 的概率密度，则在 Y=y 的条件下，X 的条件概率
设随机变量 sim U[ 0,2] , 则随机变量 =(X)^2 的概率密度 _(y)(y)= __A.设随机变量 sim U[ 0,2] , 则随机变量 =(
设随机变量X~N(0,1),Y~N(0,1),则X+Y()A. 服从正态分布N(0,1)B. 服从正态分布N(0,2)C. $$ 服从正态分布N(0, \sqr
设二维随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)=xe∧-y,0＜x＜y 0其他求(1)Z=X+Y的概率密度(2)M=max(X,Y)和N=min(X,Y)的
9.(1)设随机变量(X,Y)的概率密度为-|||-f(x,y)= {e)^-(y+x/y),xgt 0,ygt 0 0, .-|||-求E(X),E(Y
31.设随机变量(X,Y)具有概率密度 f(x,y)= ) 1,|y|lt x,0lt xlt 1 0, .-|||-,-|||-求E(X),E(Y),C
31.设随机变量(X,Y)具有概率密度-|||-f(x,y)= ) 1, |y|lt x, 0lt xlt 1 0, .-|||-求E(X),E(Y
32.设随机变量(X Y)具有概率密度-|||-f(x,y)= { (x+y) 0,,D(X+Y)