已知(x,y)的联合概率分布 判断X,Y 是否相关 是否独立

(1)X的边缘分布律为：
X -2 -1 1 2
P 1/4 1/4 1/4 1/4
Y的边缘分布律为：
Y 1 4
P 1/2 1/2
易求得，E(X)=0，E(Y)=5/2，
E(XY)=-2·4·1/4+(-1)·1·1/4+1·1·1/4+2·1·1/4=0
∵Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)·E(Y)=0
∴X与Y不相关。
(2)P(X=-2，Y=1)=0≠P(X=-2)·P(Y=1)
∴X与Y不相互独立。
随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。

扩展资料：  
对离散随机变量 X， Y 而言，联合分布概率密度函数如下：

。因为是概率分布函数，所以必须满足以下条件：

类似地，对连续随机变量而言，联合分布概率密度函数为fX,Y(x, y)，其中fY|X(y|x)和fX|Y(x|y)分别代
表X = x时Y的条件分布以及Y = y时X的条件分布；fX(x)和fY(y)分别代表X和Y的边缘分布。 
同样地，因为是概率分布函数，所以必须有：∫x∫y fX,Y(x,y) dy dx=1
参考资料来源：搜狗百科-联合分布

4.执行下列语句后a的值为( ),b的值为( C ). int a, b, c; a=b=c=1; ++a|| ++b &&

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    // 定义3个变量a、b、c
    inta, b, c;
    // 给3个变量赋初值，a=1 b=1 c=1
    a=b=c=1;
    // 逻辑与的优先级高于逻辑或，相当于++a || (++b && ++c)
    // 所以先判断++a是否为真，++a，前置自增后a为2，为真
    // 而此时，由于是逻辑或运算，只要有一个为真，结果就为真，已经可以判定这个表达式的值为真
    // 所以，后面括号中的表达式就不会运算，b为1，c为1
    // 这个行为通常称为“短路求值”
    ++a || ++b && ++c;