独立正态分布的乘积
刘耀文的大沙雕
钟意阿满
两个独立正态分布相乘均值和方差是怎样的?相乘后服从什么分布?
不论独不独立,加起来都是正态分布.具体的可以用密度函数的方法球做变量带换求积分直接生算.。
如果X,Y独立,则X+Y还是正态分布均值u1+u2,方差为Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y),如果不独立,E（X+Y）=u1+u2,方差为Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+2Cov(X,Y)。
抱起亚轩找小葵
正态分布相乘符合什么分布？
如果
与
是期望值为
0、方差为
的两个独立正态分布随机变量的话，那么比值。
U/V
为柯西分布，相乘是联合正态分布。
大圣杰锅是
互相独立的x，y服从正态分布，为什么它们各自的数学期望乘积等于他们乘积的数学期望？
卡方分布。
若n个相互独立的随机变量ξ₁、ξ₂、……、ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。
卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布，对于任意正整数x， 自由度为v的卡方分布是一个随机变量X的机率分布。
扩展资料：
不同的自由度决定不同的卡方分布，自由度越小，分布越偏斜。在抽样分布理论一节里讲到，从正态总体进行一次抽样就相当于独立同分布的 n 个正态随机变量ξ1，ξ2，…，ξn的一次取值，将 n 个随机变量针对总体均值与方差进行标准化得(i=1,…,n)，显然每个都是服从标准正态分布的。
由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。
曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
参考资料来源：百度百科——卡方分布。
小韩在追星
两个正态分布相加相乘还是正态分布吗？与这两个正态分布是否有关呢
正态分布有一个性质是“独立和不相关等价”
原题说x，y独立，所以他们相关系数是0；又因为Cov(x,y)=E(xy)-ExEy，原题的结论显然。
小韩在追星
两个正态分布 相乘或者相除，期望和方差怎么计算啊? 不求详细过程，只求思路，方法，或结果。
相加后仍然是正态分布，只是平均值和标准差可能会改变。相乘后应该就不再是正态分布了。与原来的两个正态分布当然有关。