Prasnya
Prasnya
Prasnya
Continue with Google
Question 10 - Week 2 Practice | Prasnya
Q10
00:00
6 Aug 2023
Q10.
Suppose
X
∼
Bernoulli
(
0.4
)
X \sim \text{Bernoulli}(0.4)
X
∼
Bernoulli
(
0.4
)
and
Y
∣
X
=
x
∼
Uniform
(
x
−
1
,
x
+
1
)
Y\mid X=x \sim \text{Uniform}(x-1,x+1)
Y
∣
X
=
x
∼
Uniform
(
x
−
1
,
x
+
1
)
. Find the density of
Y
Y
Y
.
A
f
Y
(
y
)
=
{
1
/
3
,
−
1
≤
y
≤
2
;
0
,
otherwise
}
f_Y(y)=\{1/3,\ -1\le y\le 2;\ 0,\ \text{otherwise}\}
f
Y
(
y
)
=
{
1/3
,
−
1
≤
y
≤
2
;
0
,
otherwise
}
B
f
Y
(
y
)
=
{
0.3
,
−
1
≤
y
<
0
;
0.5
,
0
≤
y
<
1
;
0.2
,
1
≤
y
<
2
;
0
,
otherwise
}
f_Y(y)=\{0.3,\ -1\le y<0;\ 0.5,\ 0\le y<1;\ 0.2,\ 1\le y<2;\ 0,\ \text{otherwise}\}
f
Y
(
y
)
=
{
0.3
,
−
1
≤
y
<
0
;
0.5
,
0
≤
y
<
1
;
0.2
,
1
≤
y
<
2
;
0
,
otherwise
}
C
f
Y
(
y
)
=
{
0.2
,
−
1
≤
y
<
0
;
0.5
,
0
≤
y
<
1
;
0.8
,
1
≤
y
<
2
;
0
,
otherwise
}
f_Y(y)=\{0.2,\ -1\le y<0;\ 0.5,\ 0\le y<1;\ 0.8,\ 1\le y<2;\ 0,\ \text{otherwise}\}
f
Y
(
y
)
=
{
0.2
,
−
1
≤
y
<
0
;
0.5
,
0
≤
y
<
1
;
0.8
,
1
≤
y
<
2
;
0
,
otherwise
}
D
f
Y
(
y
)
=
{
0.5
,
−
1
<
y
<
1
;
0
,
otherwise
}
f_Y(y)=\{0.5,\ -1<y<1;\ 0,\ \text{otherwise}\}
f
Y
(
y
)
=
{
0.5
,
−
1
<
y
<
1
;
0
,
otherwise
}
Save
Check
Details
Q10
00:00
6 Aug 2023
Q10.
Suppose
X
∼
Bernoulli
(
0.4
)
X \sim \text{Bernoulli}(0.4)
X
∼
Bernoulli
(
0.4
)
and
Y
∣
X
=
x
∼
Uniform
(
x
−
1
,
x
+
1
)
Y\mid X=x \sim \text{Uniform}(x-1,x+1)
Y
∣
X
=
x
∼
Uniform
(
x
−
1
,
x
+
1
)
. Find the density of
Y
Y
Y
.
A
f
Y
(
y
)
=
{
1
/
3
,
−
1
≤
y
≤
2
;
0
,
otherwise
}
f_Y(y)=\{1/3,\ -1\le y\le 2;\ 0,\ \text{otherwise}\}
f
Y
(
y
)
=
{
1/3
,
−
1
≤
y
≤
2
;
0
,
otherwise
}
B
f
Y
(
y
)
=
{
0.3
,
−
1
≤
y
<
0
;
0.5
,
0
≤
y
<
1
;
0.2
,
1
≤
y
<
2
;
0
,
otherwise
}
f_Y(y)=\{0.3,\ -1\le y<0;\ 0.5,\ 0\le y<1;\ 0.2,\ 1\le y<2;\ 0,\ \text{otherwise}\}
f
Y
(
y
)
=
{
0.3
,
−
1
≤
y
<
0
;
0.5
,
0
≤
y
<
1
;
0.2
,
1
≤
y
<
2
;
0
,
otherwise
}
C
f
Y
(
y
)
=
{
0.2
,
−
1
≤
y
<
0
;
0.5
,
0
≤
y
<
1
;
0.8
,
1
≤
y
<
2
;
0
,
otherwise
}
f_Y(y)=\{0.2,\ -1\le y<0;\ 0.5,\ 0\le y<1;\ 0.8,\ 1\le y<2;\ 0,\ \text{otherwise}\}
f
Y
(
y
)
=
{
0.2
,
−
1
≤
y
<
0
;
0.5
,
0
≤
y
<
1
;
0.8
,
1
≤
y
<
2
;
0
,
otherwise
}
D
f
Y
(
y
)
=
{
0.5
,
−
1
<
y
<
1
;
0
,
otherwise
}
f_Y(y)=\{0.5,\ -1<y<1;\ 0,\ \text{otherwise}\}
f
Y
(
y
)
=
{
0.5
,
−
1
<
y
<
1
;
0
,
otherwise
}
Save
Check
Details
