X ,Y是独立的,算出X=x的概率,Y=y的概率,直接相乘。
联合概率分布简称联合分布,是两个及以上随机变量组成的随机变量的概率分布。根据随机变量的不同,联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量,联合概率分布可以以列表的形式表示,也可以以函数的形式表示;对于连续型随机变量,联合概率分布通过非负函数的积分表示。
随机变量:给定样本空间 ,其上的实值函数 称为(实值)随机变量。如果随机变量X的取值是有限的或者是可数无穷尽的值,则称X为离散随机变量。如果X是由全部实数或者由一部分区间组成,则称X为连续随机变量,连续随机变量的值是不可数及无穷尽的。随机变量分为离散型随机变量和连续型随机变量,当要求随机变量的概率分布的时候,要分别处理。
1 离散型联合概率分布:
对于二维离散随机向量,设X和Y都是离散型随机变量, 和 分别是X和Y的一切可能的几何,则X和Y的联合概率分布可以表示为如右图的列联表,也可以表示为如下的函数形式其中
多维随机变量的中,只包含部分变量的概率分布称为边缘分布:
2 连续型联合概率分布:
对于二维连续随机向量,设X和Y为连续型随机变量,其联合概率分布,或连续型随机变的概率分布 通过一非负函数 的积分表示,称函数 为联合概率密度。两者的关系如下:
不但完全决定X和Y的联合概率分布,而且完全决定X的概率分布和Y的概率分布,以 和 分别表示X和Y的概率密度,则
已知联合分布函数怎么求边缘分布函数,
求Fx(x),FY(y)时按课本中的公式即可;
重点难点是确定范围;
Fx(x)需确定x的范围 FY(y)需确定y的范围方法如下:
(1)根据给出的&(x,y)的范围画出图形;
(2)然后根据高数中的定积分的方法即域内画条线;
(3)先交是下限后交是上限确定即可。
扩展资料:
在联合分布函数F(x,y)里,令y→+∞就得到了X的分布函数FX(x)。
F(x,y)表达式里对x而言分三段:
x<0时,不论y为何值,都是F(x,y)=0,所以F(x,+∞)=0;
0<=x<=1时,有两种表达式,当0<=y<=1,表达式是x^2y^2;当y>1,表达式是x^2,令y→+∞当然要用y>1时的表达式,极限是F(x,+∞)=x^2;
x>1时,有两种表达式,当0<=y<=1,表达式是y^2;当y>1,表达式是1,令y→+∞当然要用y>1时的表达式,极限是F(x,+∞)=1。
-边缘分布函数
首先,设(X,Y)是二维随机变量,对于任意实数x,y,二元函数:F(x,y)=P{(XP(X联合分布函数(jointdistributionfunction)亦称多维分布函数,随机向量的分布函数,以二维情形为例,若(X,Y)是二维随机向量,x、y是任意两个实数,则称二元函数。
假设X,Y是两个随机变量,F(X,Y)是它们的联合分布函数,f(x,y)是它们的联合概率密度函数。同时设边缘概率密度函数分别为P(x),P(x)。
首先,F(X,Y)=P(x<=X,y<=Y),即,它表示的是一个点 (x,y)落在区域 {x<=X,y<=Y} 内的概率,那么写成积分的形式就是:
F(X,Y)=∫[-infinity<x<=X]∫[-infinity<y<=Y]f(x,y)dxdy;
注意这里面的积分上限分别是x,y,积分下限都是“-无穷”,而在具体的问题中,积分上下限可能会有改变。
相同的边缘分布:
可构成不同的联合分布,这反映出两个分量的结合方式不同,相依程度不同。这种差异在各自的边缘分布中没有表现,因而必须考察其联合分布。
如果X是由全部实数或者由一部分区间组成,则称X为连续随机变量,连续随机变量的值是不可数及无穷尽的。
当然不能用到整个区间上了,因为函数在不同的区间表达式不同,因此被积函数表达式也应分段,分段的段点就是积分的上下限。
本题你的具体题目没有我也不好解达,总之联合分布函数首先要看是离散还是连续的情况。
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