题目
5.单选题 已知随机变量X服从区间(-(pi)/(2),(pi)/(2))上的均匀分布,Y=sinX,则Cov(X,Y)=()A. 0B. πC. (pi)/(2)D. (2)/(pi)
5.单选题 已知随机变量X服从区间$\left(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2}\right)$上的均匀分布,Y=sinX,则Cov(X,Y)=()
A. 0
B. π
C. $\frac{\pi}{2}$
D. $\frac{2}{\pi}$
题目解答
答案
D. $\frac{2}{\pi}$
解析
步骤 1:计算 $E(X)$
- $X$ 服从区间 $\left(-\frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2}\right)$ 上的均匀分布,其概率密度函数为 $f(x) = \frac{1}{\pi}$。
- $E(X) = \int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} x \cdot \frac{1}{\pi} \, dx = 0$(奇函数在对称区间积分为0)。
步骤 2:计算 $E(Y)$
- $Y = \sin X$,则 $E(Y) = E(\sin X) = \int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} \sin x \cdot \frac{1}{\pi} \, dx = 0$(同理,奇函数在对称区间积分为0)。
步骤 3:计算 $E(XY)$
- $E(XY) = E(X \sin X) = \frac{1}{\pi} \int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} x \sin x \, dx = \frac{2}{\pi} \int_{0}^{\frac{\pi}{2}} x \sin x \, dx$(偶函数)。
- 使用分部积分法计算 $\int_{0}^{\frac{\pi}{2}} x \sin x \, dx$,设 $u = x$,$dv = \sin x \, dx$,则 $du = dx$,$v = -\cos x$。
- $\int_{0}^{\frac{\pi}{2}} x \sin x \, dx = \left[-x \cos x\right]_{0}^{\frac{\pi}{2}} + \int_{0}^{\frac{\pi}{2}} \cos x \, dx = 1$。
- 因此,$E(XY) = \frac{2}{\pi} \cdot 1 = \frac{2}{\pi}$。
步骤 4:计算 $\text{Cov}(X, Y)$
- $\text{Cov}(X, Y) = E(XY) - E(X)E(Y) = \frac{2}{\pi} - 0 \cdot 0 = \frac{2}{\pi}$。
- $X$ 服从区间 $\left(-\frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2}\right)$ 上的均匀分布,其概率密度函数为 $f(x) = \frac{1}{\pi}$。
- $E(X) = \int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} x \cdot \frac{1}{\pi} \, dx = 0$(奇函数在对称区间积分为0)。
步骤 2:计算 $E(Y)$
- $Y = \sin X$,则 $E(Y) = E(\sin X) = \int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} \sin x \cdot \frac{1}{\pi} \, dx = 0$(同理,奇函数在对称区间积分为0)。
步骤 3:计算 $E(XY)$
- $E(XY) = E(X \sin X) = \frac{1}{\pi} \int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} x \sin x \, dx = \frac{2}{\pi} \int_{0}^{\frac{\pi}{2}} x \sin x \, dx$(偶函数)。
- 使用分部积分法计算 $\int_{0}^{\frac{\pi}{2}} x \sin x \, dx$,设 $u = x$,$dv = \sin x \, dx$,则 $du = dx$,$v = -\cos x$。
- $\int_{0}^{\frac{\pi}{2}} x \sin x \, dx = \left[-x \cos x\right]_{0}^{\frac{\pi}{2}} + \int_{0}^{\frac{\pi}{2}} \cos x \, dx = 1$。
- 因此,$E(XY) = \frac{2}{\pi} \cdot 1 = \frac{2}{\pi}$。
步骤 4:计算 $\text{Cov}(X, Y)$
- $\text{Cov}(X, Y) = E(XY) - E(X)E(Y) = \frac{2}{\pi} - 0 \cdot 0 = \frac{2}{\pi}$。