由P（XY=0）=1得出P(X=0,Y=-1)+P(X=0,Y=0)+P(X=0,Y=1)+P(X=-1,Y=0)+P(X=1,Y=0)=1,由条件概率公式可得P(Y=-1)P(X=0|Y=-1)+P(Y=0)P(X=0|Y=0)+P(Y=1)P(X=0|Y=1)+P...

如果$X$和$Y$同分布，则它们的概率密度函数相同。具体地，如果$X$和$Y$是连续型随机变量，它们的概率密度函数分别为$f_X(x)$和$f_Y(y)$，则$X$和$Y$同分布意味着它们的概率密度函数相同，即$f_X(x)=f_Y(...

又比如说：如果X，Y同普松分布，则X+Y还是普松分布。如果没有条件，则X+Y不一定是普松分布。又比如说：如果X，Y同二项式分布，则X+Y还是二项式分布。如果没有条件，则X+Y不一定是二项式分布。随机过程中...

相同。对于X，Y同分布，则X和Y取某个值或落在某个特定区间的概率相等，即P（X）=P（Y）。

则X和Y取某个值或落在某个特定区间的概率相等,X和Y不一定取到同一个值,也就是说X和Y不一定相等.X和Y相等,则X=Y始终成立,这个条件比等同分布要强烈；也就是说,X=Y可以得到X和Y等同分布,X和...

已知x和y的联合分布函数，可以求概率密度函数。计算方法为，对联合分布函数进行求导，概率密度函数是联合分布函数的导数。

首先，由于X，Y同分布且为连续型的随机变量，所以有P(A)=P{X>a}=1-P(B)。而P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)=P(A)+P(B)-P(A)P(B)=1-P(B){1-P(B)}=3/4，所以P(B)=1/2=\int_a^\infty3...

而离散型变量同分布是指两个或多个离散型随机变量具有相同的概率分布。具体来说，如果两个随机变量X和Y的取值分别为{x1，x2,...,xn}和y1,y2,...,yn)，并且对于任意实数xi和yj,都有P(X<=xi)=P(Y<=...

Y=0|X=-1)=1。所以P(Y=0，X=-1)=P(Y=0|X=-1)P(X=-1)=P(X=-1)=1/4，同理得其他。最后剩下P(Y=0，X=0),因为1/4+1/2+1/4=1,或者说1-P(Y=不等0，X不等0)，P(Y=0，X=0)=0。

于是联合分布就是：PX=0X=1Y=01/81/8Y=11/85/8也就是P（X=0，Y=0）=P（X=1，Y=0）=P（X=0，Y=1）=1/8，P（X=1，Y=1）=5/8...