xy的联合概率密度怎么求
联合概率密度函数的计算公式为：fXY（x，y）=-^2FXY（x，y）/（-x-y）。
根据联合密度函数，求协方差 根据联合密度函数，求协方差 E（XY）=∫（-∞，+∞）∫（-∞，+∞）xy（x+y）dxdy=∫（0，1）∫（0，1）xy（x+y）dxdy=∫（0，1）[（1/3）y+（1/2）y^2]dy=1/E（X）=∫（-。
fY（y）=∫+∞∞f（x，y）dx=∫1y2dx=2（1y）。所以 EX=∫+∞∞xfX（x）dx=∫10x2xdx=23。EY=∫+∞∞yfY（y）dy=∫10y2（1y）dx=13。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。
X,Y独立同分布,求XY,X的联合概率密度函数的思路。
1、由于X和Y是独立同分布的，所以它们的联合分布函数可以表示为：f（x，y） = f_X（x） f_Y（y）其中，f_X（x）表示X的概率密度函数，f_Y（y）表示Y的概率密度函数。因为X服从参数为2的指数分布，所以它的概率密度函数为：f_X（x） = λ e^（-λx） = 2e^（-2x）其中，λ是指数分布的参数，等于2。
2、连续型联合概率分布：对于二维连续随机向量，设X和Y为连续型随机变量，其联合概率分布，或连续型随机变的概率分布 通过一非负函数 的积分表示，称函数 为联合概率密度。
3、f（x，y）=fx（x）×fy（y）为x、y联合概率分布。（因为独立，所以可以直接乘）算出来就是分布Fz（z）。求导后就是密度了fz（z）。同样U=X+Y一个道理。如果学过积分变换，可以很快算出来，当X、Y独立时，U=X+Y的密度可以直接写成 fu（u）=fx（x）*fy（y）这里的*不是乘，是表示两个函数的卷积。
4、你好！如果X与Y独立，则联合概率密度等于两个概率密度的乘积；如果X与Y不独立，则无法计算。经济数学团队帮你解请及时采纳。
5、解释：独立性的数学表达即意味着一个随机变量的取值不影响另一个随机变量的取值概率，因此它们的联合分布可以简单地由各自分布的乘积来描述。当两随机变量不独立时：情况说明：如果X和Y不是独立的，那么它们的联合概率密度函数f（x，y）不能简单地通过边缘概率密度函数的乘积来求得。
6、相互独立的随机变量的联合概率密度就是两个变量的概率密度的乘积。具体如图所示：随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。
联合密度怎么求?
设X和Y的联合密度函数为f（x，y）。则X+Y的密度函数fZ（z）可以通过如下公式求得：fZ（z） = ∫f（x， z-x）dx 其中，积分区间为使f（x， z-x）≠0时的x区间，即X+Y的取值范围。这里需要注意的是，由于X和Y是连续型随机变量，其密度函数可能在某些点为0，因此需要求出使f（x， z-x）≠0的区间。
设随机变量（X，Y）的联合密度为f（x，y）=3x，0x1，0yx，则E（XY）=0.3。E（XY）＝∫（＋∞，∞）∫（＋∞，∞）xyf（x，y）dxdy ＝∫（1，0）dx∫（x，0）3（x＾2）ydy ＝∫（1，0）3（x＾4）／2dx ＝3／10 ＝0．3。
要计算联合概率密度，我们需要考虑两个随机变量X和Y可能取的不同值及其对应的概率。
对于连续型随机变量，联合概率密度函数可以通过对其各个边际概率密度函数求积得到。即：f（x1，x2，...，xn） = f1（x1） * f2（x2） * ... * fn（xn）其中，f1（x1）， f2（x2），...， fn（xn） 分别为各个边际概率密度函数。对于离散型随机变量，则是对各个边际概率质量函数相乘。
联合密度函数可以通过公式 f=fxfy求得，但需要注意这仅在X和Y相互独立的情况下成立。以下是关于联合密度函数的详细解释：定义：联合密度函数，亦称多维分布函数，是描述多维随机向量分布的函数。以二维情形为例，若是二维随机向量，x、y是任意两个实数，则称二元函数 f为的联合密度函数。
具体步骤如下：假设我们有一个二维连续随机变量（X，Y），其联合分布函数为F（x，y）。为了求得其联合密度函数f（x，y），我们需要计算F（x，y）关于x和y的二阶偏导数。即f（x，y） = F（x，y）/xy。