19、设二维随机变量（X,Y)的联合分布列为 X Y -1 0 1 -1 1 1/6 1/9 2/9 1/3 0 1/6 则P{XY=1}为（)

设二维随机变量(X，Y)的概率分布为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-07/970955317377972.png' /> 其中a，b，c为常数，且X的数学期望E(X)=-0.2，P{Y＜0[X＜0}=0.5，记Z==X+Y.求： (1)a，b，c的值： (2)Z的概率分布; (3)P{X=Z}。

设二维随机变量(X，Y)的联合密度函数为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-03/965315924249654.png' /> 求P{X+Y≥1}.

设二维随机变量(X，Y)服从二维正态分布，且D(X)=4，D(Y)=9，求证：函数W=3X+2Y与Z=3X-2Y相互独立．

设二维随机变量(X，Y)服从单位圆内的均勻分布，其联合密度函数为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-03/965321375560451.png' /> 试证X与Y不独立且X与Y不相关.

设二维随机变量(X，Y)的联合密度函数为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-03/965315602771267.png' /> (1)试求常数k; (2)求P{X＞0.5}和P{Y＜0.5}.

设二维随机变量(X,Y)的分布函数为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-24/96444033568292.png' /> 试分别求出边缘分布函数Fx(x)和FY(y),并讨论X与Y的独立性

二维离散型随机变量(X,Y)的联合分布为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-07/965640320578115.png' /> 问其中的a,β取什么值时,X与Y独立。

设二维随机变量(X，Y) 的联合分布律为： <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-29/970260722339277.png' /> 已知随机事件{X=0}与{X+Y=1}相互独立，求a、b的值.

设二维离散随机变量(X，Y)的联合分布列为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-03/965322644149011.png' /> 试求E(X|Y=2)和E(Y|X=0).

设二维随机变量(X，Y)的分布律为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-25/975163695158163.jpg' /> (1)求P{X=2Y}；(2)cov(X-Y，Y)。

设二维随机变量X和Y的联合概率密度为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/11226001-11229000/4fc3fa773ba3ff1b4a790c7f86a536e7.jpg' />求X和Y的联合分布F(x，y)．

A．0.75； B．0.50； C．0.25； D．1.00.

设二维随机变量(X，Y)的联合密度函数为： <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-03/970611218878572.png' /> (1)分别求X和Y的边缘密度函数。 (2)求Z=2X-Y的密度函数

设(X,Y)是二维连续型随机变量,其联合概率密度为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/970682893170894.jpg' /> 求条件数学期望<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/970682906873678.jpg' />.

设二维随机变量(X，Y)的联合概率密度为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-26/975236663523476.jpg' /> 求随机变量Z=X²+Y²的概率密度。

设二维离散型随机变量(X，Y)的分布律为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965051279256787.png' /> 求：(1)边缘分布律;(2)在X=-1，Y=2条件下的条件分布律;(3)P{X≠Y}，P{X≤0}.