概率,请问y的概率密度怎么求
1、由y=x/（1+x）得出，x=y/（1-y）。因此dx/dy=1/（1-y）。因此，应用公式法，Y的概率密度为fY（y）=fX（y）*，dx/dy，=2y/（1-y），0y1/fY（y）=0，y为其它。
2、∴应用公式法，Y的概率密度为fY（y）=fX（y）*，dx/dy，=2y/（1-y），0y1/fY（y）=0，y为其它。供参考。
3、Y的取值为[-1，1]， 先求分布，然后求导获得密度。
4、可得，样本Yi的密度函数f（yi，δ）=2Ae^[-（yi）/（2δ）]。作似然函数F（y，δ）=∏f（yi，δ）=[（2A）^n]e^[-∑（yi）/（2δ）]。求[lnF（y，δ）]/δ、并令其值为0，可得δ的最大似然估计δ=[∑（yi）/n]^（1/2）。供参考。
5、已知x的概率密度求y概率密度是Y=-2X+1，概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间（事件的取值范围）的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。
设随机变量X的概率密度函数为f(x)=1/π(1+x),Y=2X,则Y的概率密度...
1、其中h（y）=y/2， 是 y=2x的反函数。结果为②。
2、分布函数求导就是概率密度，答案如图。经济数学团队帮你解请及时采纳。
3、设随机变量X的概率密度函数为fX（x），则Y=X2的概率密度函数可以表示为fY（y）。通过y=x2，可以得出x=±√y。根据概率密度函数的定义，我们有FY（y）=P（Y√y）=FX（√y）-FX（-√y）。对y求导得到fY（y）=1/（2√y） * [fX（√y）+fX（-√y）]。
4、先根据函数关系找出Y的分布函数与X的分布函数间的关系，再求导得出两者的概率密度间的关系。请参考下图的计算过程与答案。
已知随机变量X服从正态分布,求Y=e^X的概率密度
1、因此，Y = e^X的概率密度函数f_Y（y）是X的概率密度函数f_X（x）在x = ln（y）处的值除以y，对于y 0。具体的结果将取决于X的原始分布。例如，如果X服从标准正态分布N（0，1），那么可以将f_X（x）替换为标准正态分布的概率密度函数来计算f_Y（y）。
2、这两个问题的区别在于随机变量X的分布。在3中，X服从正态分布N（0， 1），而在6中，X服从均匀分布U（0， 1）。因为这两种分布的性质不同，所以在求解Y的概率密度函数时需要考虑不同的情况。在3中，X服从正态分布N（0， 1），其取值范围为实数域，即X的取值可以为负数。
3、正态分布是一种常见的概率分布，它的概率密度函数公式为：f（x）=1/（σ√（2π）*e^（-（x-μ）^2/（2σ^2）。μ是均值，σ是标准差。这个公式描述了一个连续随机变量的分布情况，其中大部分数据（约68%）集中在均值μ的附近，分布在μ的两侧各一个标准差σ的范围内。
4、解：如果随机变量X服从标准正态分布，即X~N（0，1）概率密度为 f（x）=（1/√2π）exp（-x^2/2）而其中exp（-x^2/2）为e的-x^2/2次方，其定义域为（-∞，+∞），从概率密度表达式可以看出，f（x）是偶函数，即f（x）的图像关于y轴对称。
5、图片中的解法是求出“Y=X”的概率密度函数f（y）=[1/√（2πy）]e^（-y/2），y0；f（y）=0，y为其它。∴E（Y）=∫（0，∞）yf（y）dy=∫（0，∞）y[1/√（2πy）]e^（-y/2）dy【令y=2t、利用伽玛函数Γ（α）的性质】=1。
6、具体来说，假设X是一个服从正态分布N（μ，σ）的随机变量，那么根据正态分布的性质，我们知道X的数学期望E（X）等于μ，方差D（X）等于σ。当我们定义一个新的随机变量Y=aX时，可以通过变换得到Y的数学期望E（Y）和方差D（Y）。
设随机变量x~n(0,1),令y=e^-x求概率密度函数
1、分享解法如下，应用公式法求解。∵X~N（0，1），∴其密度函数fX（x）=Ae^（-x/2），其中A=1/√（2π），x∈R。又，y=e^（-x），∴x=-lny，y0，dx/dy=-1/y。
2、解答如图，先找出分布函数的关系，再求导得出概率密度的关系。经济数学团队帮你解请及时采纳。
3、灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。
4、我们可以使用变量变换法来求解。设变量变换为Y=g（X）=e^X，那么反函数为X=g^（-1）（Y）=ln（Y），其导数为g（X）=e^X。