Kovarianz zusammengesetzter Zufallsvariablen

Erste Frage Aufrufe: 580     Aktiv: 23.07.2020 um 16:54

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Da X und Y sowohl in U als auch in V vorkommen, kann ich ja allgemein nicht sagen, dass U und V stochastisch unabhängig sind.

Die Erwartungswerte von U bzw V hätte ich als 3,5 bzw 2,5 bestimmt.

Die Dichtefunktionen:

  • \(f^U = 1/3*e^{-1/2*x-2/3*y}\)
  • \(f^V = -2/3*e^{-1/3*x-2*y}\)

Die Kovarianz von U und V ist ja: E(UV)-E(U)*E(V), da U und V aber nicht stochastisch unabhängig sind, kann ich E(UV) ja nicht so einfach berechnen wie oben.

Wenn ich dann anfange zu integrieren, ...

Frage: Wie kann ich die gemeinsame Dichte von U und V berechnen? Hab ich davor schon Fehler? Geht das einfacher?

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\(E[UV]=E[(2X+3Y)(3X-Y)]=6E[X^2]-2E[XY]+9E[XY]-3E[Y^2]\)

und da \(X\) und \(Y\) unabhängig sind gilt \(E[XY]=E[X]E[Y]\). Die Werte \(E[X^2]\) und \(E[Y^2]\) kannst du ja einfach über die Varianz ausrechnen, da \(Var(X^2)+E[X]^2=E[X^2]\).

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