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(Ⅰ)由于$X$和$Y$相互独立,且$X~N(1,1)$,$Y~N(-2,1)$,根据正态分布的性质,线性组合$Z = 2X + Y$的概率密度仍为正态分布,且均值和方差分别为$2\mu_X + \mu_Y = 2 \times 1 - 2 = 0$和$Var(Z) = 4Var(X) + Var(Y) = 4 \times 1^2 + 1^2 = 5$,所以$Z~N(0,5)$。
(Ⅱ)对于连续型随机变量,绝对值的期望和方差可以通过一些公式进行转换。根据公式,有:
$$E(|Z|) = \sqrt{\frac{\sigma}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{\mu^2}{2\sigma^2}}}$$
$$D(|Z|) = \frac{\sigma^2}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{\mu^2}{2\sigma^2}}(1 - \frac{\mu}{\sigma}\sqrt{\frac{2}{\pi}}e^{-\frac{\mu^2}{2\sigma^2}}$$
代入$Z = 2X + Y$的均值$\mu = 0$和方差$\sigma^2 = 5$进行计算,得到:
$$E(|Z|) = \sqrt{\frac{5}{\sqrt{2\pi}}e^{0}} = \sqrt{\frac{5}{e^{5}}}$$
$$D(|Z|) = \frac{5}{\sqrt{2\pi}}e^{0}(1 - 0) = \frac{5}{\sqrt{2\pi}} = \frac{1}{e^{5}}(4 - \frac{\sqrt{5}}{e^{5}})$$
本文链接:已知随机变量X和Y相互独立,其中X服从均值为1,方差为1的正态分布;Y服从均值为-2,方差为1的正态
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