随机变量x与y相互独立且服从
设随机变量X与Y相互独立，且都服从正态分布N（0，1），则P{max（X，Y）≥0}？
设随机变量X与Y相互独立，且都服从正态分布N（0，1），则P{max（X，Y）≥0}？
P{max（X，Y）≥0}
1-P{max（X，Y）＜0}
1-P{X＜0，Y＜0}
由于随机变量X与Y相互独立，所以：
P{max（X，Y）≥0}1P{X＜0}P{Y＜0}＝1Φ2(0)＝
3
4．
故答案为：
3
4．
两个随机变量服从同一分布是否相互独立？
设两个变量为X、Y，对应的事件为A、B
(1)当X、Y均服从0、1分布，即X{1，A发生；0，A不发生}；Y{1，A发生；0，A不发生}；
写出X、Y、XY的分布列，因为X、Y不相关，则cov(X,Y)EXY-EXEYP(AB)-P(A)P(B)0，推出
P(AB)P(A)P(B)，所以X、Y相互独立。
(2)若为其他分布，则不能推出另外若X、Y为二维正态分布，则不相关等价于独立。
设随机变量x，y独立同分布，会有什么性质？
独立同分布有很多很好的性质。比如说：如果X，Y独立同正态分布，则X Y还是正态分布。如果没有独立条件，则X Y不一定是正态分布。
又比如说：如果X，Y独立同普松分布，则X Y还是普松分布。
如果没有独立条件，则X Y不一定是普松分布。
又比如说：如果X，Y独立同二项式分布，则X Y还是二项式分布。
如果没有独立条件，则X Y不一定是二项式分布。
随机过程中，任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同一分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。扩展资料：在概率统计理论中，指随机过程中，任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同一分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。
如果随机变量X1和X2独立，是指X1的取值不影响X2的取值，X2的取值也不影响X1的取值且随机变量X1和X2服从同一分布，这意味着X1和X2具有相同的分布形状和相同的分布参数。
对离散随机变量具有相同的分布律，对连续随机变量具有相同的概率密度函数，有着相同的分布函数，相同的期望、方差。
如实验条件保持不变，一系列的抛硬币的正反面结果是独立同分布。
xy相互独立如何求概率？
随机变量x，y相互独立 都服从N(0,1)
则f(x，y)fX(x)fY(y)1/（2π）e^(-x2-y2)
P(X^2 Y^21)∫∫f(x，y)dxdy
积分区域为X2 Y21
使用极坐标
xrcosθ，yrsinθ
0r1
θ属于[0,2π)
∫∫f(x，y)dxdy1/(2π)∫dθ∫ re^(-r2)dr∫(0，1)re^(-r2)dr1/2-1/(2e)随机变量可以看作一维随机向量。称n元x,x,…，x的函数为X的(联合)分布函数。又如果(x,x)为二维随机向量，则称x ix(i-1)为复随机变量。