浙大概率论与数理统计课件第三章多维随机变量及其分布

合集下载

概率论与数理统计完整课件-第三章多维随机变量及其分布

概率论与数理统计完整课件-第三章多维随机变量及其分布

密度函数的关系:在 f ( x, y) 的连续点处,有
2 F ( x, y) f ( x, y) xy
例: 设二维随机变量 ( X , Y ) 的概率密度
kx 0 x y 1 f ( x, y) . 0 其他
求:(1)常数 k;
解 (1)由

(2)
( (,) X YG ) P ( 证 P ( x x , yy ) ) i j
x x , y y i j
P ( xx , y y ) p i j i j
( x , y ) G i j ( x , y ) G i j
例:令随机变量 X 表示在 1,2,3,4 中等可能地取 一个值,令随机变量 Y 表示在 1~X 中等可能地取 一个值.求 (X, Y) 的联合分布律及 P( X 3, Y 2) .
1 2 2 x 1, y 1 f ( x, y) x y , 0 其它
求 ( X , Y ) 的联合分布函数.
(x ,y ) f ( uvd , )u d v 解 由 F
x y
当 x 1 或 y 1 时, f (x, y) 0 则
F(x, y) 0
y x
当x>1,y>1时,
1 1 1 F ( x ,) y f ( u ,) v d u d v d u d v ( 1) ( 1 ) 2 2 u v x y 1 1
1 1 ( 1 ) ( 1 ) x 1 , y 1 y F (x ,y ) x 0 其 它
§2 二维连续性随机变量
§2.1二维随机变量的联合分布函数
定义: 设(X,Y) 为二维随机变量,对任意实数 x,y,二 元函数

概率论与数理统计课件 第三章1

概率论与数理统计课件 第三章1

0, 其他.
求 (1) 边缘概率密度 pX ( x), pY ( y);
(2) P{ X+Y 2}
y
(1,1)
y 1 x
2019/4/3
O x 1 x e2 x
第三章 多维随机变量及其分布
28
例3 设二维随机变量 ( X , Y ) 具有概率密度
Ce(3x4 y) , x 0, y 0,
(x, y)
2019/4/3
第三章 多维随机变量及其分布
23
3.说明
几何上, z p( x, y) 表示空间的一个曲面.
p( x, y)d x d y 1,
表示介于 p (x, y)和 xoy 平面之间的空间区域的 全部体积等于1.
P{( X ,Y )G} p( x, y) d x d y, G
19
2019/4/3
第三章 多维随机变量及其分布
20
2019/4/3
第三章 多维随机变量及其分布
21
四、二维连续型随机变量
1.定义
对于二维随机变量 ( X ,Y ) 的分布函数 F ( x, y), 如果存在非负的函数 p( x, y) 使对于任意 x, y 有
yx
F ( x, y)
p(u, v) d ud v ,
记 P{X xi , Y yj } pij , i, j 1, 2,
称此为二维离散型随机变量 ( X ,Y ) 的分布律, 或随机变量 X 和 Y 的联合分布律.
其中 pij 0,
pij 1.
i1 j1
2019/4/3
第三章 多维随机变量及其分布
13
二维随机变量 ( X,Y ) 的分布律也可表示为
1 ( arctan x)

概率论与数理统计课件第三章

概率论与数理统计课件第三章

f
(x,
y)
1
21 2
1
2
exp
1
2(1 2 )
(x
1)2
2 1
2
(x
1)( y 1 2
2 )
(y
2)2
2 2
其中1、2、1、 2、都是常数,且1 0, 2 0,1 1.
则称(X,Y)服从参数为1、2、1、的二2、维 正态分布,
记为
(X
,Y)
~
N (1,
2
,
2 1
,
2 2
2F(x, y) f (x, y) xy
(5)若(X,Y)为二维连续型随机向量,联合概率密度为f(x,y),则
F(x,y) P{X x,Y y}
返回
X
18


例5 设二维随机变量(X,Y)的概率密度为
Ae2(x y) , x 0, y 0
f (x, y)
0, 其他
(1)确定常数A;
分别为(X,Y)关于X和Y的边缘分布函数.
返回
X
25


例1 设二维随机向量(X,Y)的联合分布函数为
(1 e2x )(1 e3y ), x 0, y 0,
F(x, y)
0, 其他.
求边缘分布 FX (x), FY ( y)
当x
0时,FX
(x)
lim (1
y
e2 x
)(1
e3 y
)
1
e2 x
返回
X
14

例3 设随机变量Y~N(0,1),令
0, X 1 1,
| Y | 1
0,
|Y
|

概率论与数理统计Chapter+3多维随机变量及其分布.ppt

概率论与数理统计Chapter+3多维随机变量及其分布.ppt
P{X i}p{Y j|X i}141i, i1,2,3,4, j1, i.
(X ,Y)关于X的边缘分布律为
p{X i} ji 1pij ji 11i1414, i1,2,3,4.
(X ,Y)关于Y的边缘分布律为
p1 j
p2
j
p3
j
p4
j
25 48
,
j 1
p2 j p3 j p4 j 1438, j2
类似一维情形,在 f (x,y)的连续点处
lim x0,y0
p{x
X
xx, y Y xy
yy}
2F(x, xy
y)
f
(x,
y).
从而当x,y很小时 p{x X xx,yY yy} f (x,y)xy.
即(x,y)落在小长方形(x,xx](y, yy]内的
概率 f (x,y)xy. 例2:设随机变量(X ,Y)具有概率密度
0,
else
例3:设二维随机变量(X,Y)具有概率密度
6, x2 y x. f (x, y)
0, else.
求边缘概率密度.
解:确定区域: x 2
y
x
0 y 1
0 x 1 y x y
fX (x)
f
(x,
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
y)dy
x 6dy 6(x x2 ), 0 x 1
x2
这些随机变量之间有某种联系,需要作为一 个整体来考虑.
X (e)
e S
Y (e)
§1.二维随机变量
一. 二维随机变量的定义: 设为E随机实验,样本空间是 S {e},设
X X (e)和Y Y(e)是定义在S的随机变量, 由它们构成的一个向量( X ,Y ),叫做二维随 机向量或二维随机变量

浙江大学《概率论与数理统计》课件ch3

浙江大学《概率论与数理统计》课件ch3

1 0.04 0.0375 0.035 0.1125
P ( X i)
0 1 2
P (Y j )
0.80 0.15 0.05 1
16
( 人 吸 ) 2 P 患 病X 中或 2烟Y P 1 |
P X 1或 2 | Y 1 1 0 .0 3 7 5 0 .0 3 5 P X 0 .0 或 5 Y0 .0 1 13 7 2 | 3 5 0 .6 4 4 0 .6 4 4 4 1 2 5 0 .1 0 .0 3 7 5 0 .1 1 2 5 .0 3 5 0 .6 4 4 4 0 .1 1 2 5
1 2 X 0 解 :1 由 题 意 可 得 : p 0.80 0.15 0.05
P Y 1 | X 0 0 .0 5, P Y 1 | X 1 0 .2 5, P
.2 5, P Y 1 | X 2 0 .7 0
X \Y
0 0.76 0.1125 0.015 0.8875
1
二元随机变量
问题的提出
例1:研究某一地区学龄儿童的发育情况。仅研
究身高H的分布或仅研究体重W的分布是不够的。
需要同时考察每个儿童的身高和体重值,研究
身高和体重之间的关系,这就要引入定义在同
一样本空间的两个随机变量。
例2:研究某种型号炮弹的弹着点分布。每枚
炮弹的弹着点位置需要由横坐标和纵坐标来确
t2
t 1 。 试 写 出 X 1 , X 2的
解 : P N t k
e
t
t
k!
k
, k 0 ,1, 2 ,
P X 1 i , X 2 j P X 1 i P X 2 j | X 1 i

浙大概率论与数理统计课件_第三章多维随机变量及其分布

浙大概率论与数理统计课件_第三章多维随机变量及其分布

f x,ydxdy
yx
y
yx

2 dx
xe2xydy
0
0
o
2e2xdxxeydy
0
0
x
2e2xe3xdx 0
1. 3
四、小结
在这一节中,我们与一维情形相对照,介绍了 二维随机变量的分布函数 ,离散型随机变量的分 布律以及连续型随机变量的概率密度函数.
y
y2
X,Y
x1
O
x2
x
y1
分布 F x ,函 y的 数 性 : 质
1 .F x ,y 是关 x 和 于 y的 变 不 ;量 减
y
对任意固y定R的
及x1,x2R,当x1 x2
时Fx1, yFx2, y;
x1,y y
x2,y
对任意固x定R的
x1 O
x2 x
及y1,y2R,当y1 y2 X,Y
X 的分布律
P(Xxk)pk,
k=1,2, …
pk 0, k=1,2, …
pk1 k
称之为二维离散型随机变量 X,Y 的分布律,
或随机变量X和Y 的联合分布律.
二维离散型随机变量 X,Y 的分布律具有性质
pij 0,i, j 1,2,


pij 1
变量 X 和 Y 的联合分布函数.
分布函数的函数值的几何解释
将二维随机变量 X,Y 看成是平面上随机点的 坐标, 那么,分布函数 Fx, y在点 x , y 处的函数值 就是随机点 X,Y 落在下面左图所示的,以点 x , y
为顶点而位于该点左下方的无穷矩形域内的概率.
x e2udu
00

概率论与数理统计课件:多维随机变量及其分布

概率论与数理统计课件:多维随机变量及其分布

多维随机变量及其分布
首页 返回 退出2
在实际问题中, 试验结果有时需要同时用两个或两
个以上的随机变量来描述.
如, 炮弹的弹着点的位置, (X, Y)是一个二维随
机变量.
又如,研究天气变化状况,令X, Y, Z分别表示
温度、湿度、风速,则(X, Y, Z)是一个三维随机变量.
研究多维随机变量有必要将多个变量作为一个整
二元函数
F ( x , y ) P{( X x ) (Y y )} P ( X x , Y y )
称为随机变量(X,Y)的联合分布函数。
一维随机变量X的联合分布
函数F ( x ) P ( X x ).
多维随机变量及其分布
首页 返回 退出
F(x,y)=P(X≤x,Y≤y)
y
F ( , y ) 0,
o
F ( x , ) 0,
F ( , ) 0, F ( , ) 1;
4 F ( x , y )关于x和y分别右连续;
x1
F ( x1 , y ) F ( x2 , y )
5 对于任意x1 x2 , y1 y2 , 有矩形公式




X
性质: 1 pij 0, i , j 1, 2, ;
2


p
i 1 j 1
多维随机变量及其分布
ij
1.
首页 返回 退出
例1 从1,2,3,4中任取一个数记为X、再从1,2, ⋯ ,
中任取一个数记为Y,求 ( X, Y ) 的联合分布律及P
( X=2Y ).
解:
可以证明,f(x,y)满足联合密度的性质。

概率论与数理统计 第三章课件

概率论与数理统计 第三章课件

Y X
x1 x2 … xi …
y1 y2 … yj …
p11 p12 … p1j … p21 p22 … p2j … … … ……… pi1 pi2 … pi j … … … ………
概率论与数理统计 第三章
联合分布列的基本性质 (1) pij 0, i, j = 1, 2,… (非负性)
(2) pij = 1. (正则性)
xy
F(x,y)= p(u,v)dvdu --
则称 (X, Y) 为二维连续型随机变量。 称p(x, y) 为联合密度函数。
概率论与数理统计 第三章
联合密度函数的基本性质
(1) p(x, y) 0. (非负性)
(2)
p(x,y)dxdy1
(正则性)
- -
注意: P(X,Y) D p(x,y)dxdy
若X, Y是两个定义在同一个样本空间上的 随机变量,则称(X, Y) 是两维随机变量.
➢ 同理可定义 n 维随机变量 (随机向量).
概率论与数理统计 第三章
3.1.2 联合分布函数
定义3.1.2 (以下仅讨论两维随机变量)
任对实数 x 和 y, 称 F(x, y) = P( X x, Y y)
设随机变量 X 在 1,2,3 , 4 四个整数中等可 能地取值,另一个随机变量 Y 在 1到X 中等可能 地取一整数值。试求(X, Y)的联合分布列.
概率论与数理统计 第三章
3.1.4 联合密度函数
设二维随机变量(X, Y) 的分布函数为 F(x, y),若存在 非负可积函数 p(x, y),使得
F(, y) = F(x, ) =0, F(+, +) = 1. (3) F(x, y) 关于 x 和 y 分别右连续. (右连续性) (4) 当a<b, c<d 时,有 (非负性)

概率论与数理统计讲义第三章 多维随机变量及其分布

概率论与数理统计讲义第三章 多维随机变量及其分布

第三章多维随机变量及其分布随机向量的定义:随机试验的样本空间为S={ω},若随机变量X1(ω),X2(ω),…,X n(ω)定义在S上,则称(X1(ω),X2(ω),…,X n(ω))为n维随机变量(向量)。

简记为(X1,X2,…,X n)。

二维随机向量(X,Y),它可看作平面上的随机点。

对(X,Y)研究的问题:1.(X,Y)视为平面上的随机点。

研究其概率分布——联合分布率、联合分布函数、联合概率密度;Joint2.分别研究各个分量X,Y的概率分布——边缘(际)分布律、边缘分布函数、边缘概率密度;marginal3.X与Y的相互关系;4.(X,Y)函数的分布。

§ 3.1 二维随机变量的分布一.离散型随机变量1.联合分布律定义3.1 若二维随机变量(X,Y)可能取的值(向量)是有限多个或可列无穷多个,则称(X,Y) 为二维离散型随机变量。

设二维离散型随机变量(X,Y)可能取的值(x i,y j), i,j=1,2…,取这些值的概率为p ij=P{(X,Y)=(x i,y i)}=p{X=x i,Y=y i}i, j=1,2,…——(3.1)称 (3.1)式为(X,Y)的联合分布律。

(X,Y)的联合分布律可以用表格的形式表示如下:性质:(1) p ij ≥ 0,i, j=1,2,… (2) ∑ji ij p ,=12.边缘分布律设二维离散型随机变量(X,Y) 的联合分布律为p ij = P{X=x i ,Y=y i } i, j=1,2,…分量X 和Y 的分布律分别为 p i.=P{X=x i } i=1,2,… 满足①p i.≥0②∑ p i.=1p .j = p{Y=y i }j=1,2,… ①p .j ≥0②∑ p .j =1我们称p i.和p .j 分别为(X,Y)关于X 和Y 的边缘分布律,简称为(X,Y)的边缘分布律。

二维离散型随机变量(X,Y) 的联合分布律与边缘分布率有如下关系: p i.=P{X=x i }=P{X=x i , S}=P{X=x i ,∑(Y=y j )}=j∑P{X=x i ,Y=y j }=j∑p ij (3.4) 同理可得 p .j =i∑p ij(3.5)例1:一整数X 随机地在1,2,3三个整数中任取一值,另一个整数Y随机地在1到X中取一值。

概率论与数理统计 --- 第三章{多维随机变量及其分布} 第五节:两个随机变量的函数的分布(1)

概率论与数理统计 --- 第三章{多维随机变量及其分布} 第五节:两个随机变量的函数的分布(1)

当 0<s<2时, 如图所示, 有:
概率论
F(s) f (x,y)dxd y1 1
xys
2
2
s
1 sd ydx x
s (1 ln2 lns) 2
于是:
0,
F
(s)
s 2
(1
ln2
lns),
1,
s 0, 0 s 2,
s2
故S的概率密度为:
f
(s)
F
(s)
1 (ln 2 2
ln
由独立性
i0
r
P( X i)P(Y r i)
i0
=a0br+a1br-1+…+arb0 , r=0,1,2, …
例2 若X 和Y 相互独立,
概率论
它们分别服从参数为 λ1, λ2 的泊松分布,
证明: Z=X+Y服从参数为λ1+λ2的泊松分布.
解: 依题意:
P(X
i)
e1 i 1
,
i = 0,
它们的分布函数分别为 FX(x) 和 FY(y), 我们来求 M = max(X,Y) 及 N = min(X,Y) 的分布函数.
1. M = max(X,Y) 的分布函数 FM(z)=P(M≤z) =P(X≤z,Y≤z) 由于 X 和 Y 相互独立,
M
z
X Y
z z
于是得到 M = max(X,Y) 的分布函数为:
1, 2,…;
P(Y
j)
e2 j 2
,j =
0, 1, 2, …
于是:
i!
j!
r
P(Z r) P(X i,Y r i)
i0

概率论与数理统计(浙大版)第三章课件多维随机变量及其分布

概率论与数理统计(浙大版)第三章课件多维随机变量及其分布

1 4
1 i
,
ji
0, j i
(X,Y)的联合分布律为:
YX
1
1
1/4
23 4 1/8 1/12 1/16
2
0 1/8 1/12 1/16
3
0
0 1/12 1/16
4
0
0 0 1/16
二维连续型随机变量
定义:对于二维随机变量 X ,Y 的分布函数F x, y,
如果存在非负函数f x, y,使对于任意x, y,
kxy, 0 x y 1
y
f (x, y) 0, 其他
1
(1) 求常数k;(2) 求概率 P( X Y 1)
yx
解:
1 利用
f (x, y)dxdy 1
0
得:1
f (x, y)dxdy
1
y
kxydxdy
00
x
1 k y3dy k k 8
02
8
2 P(X Y 1)
x2 p21 p22 p23
p j p1 p2 p3
pi1
i 1
pi3
i 1
pi
p 1
p1 j
j 1
p2 p2 j
j 1
1
例: 求例1中二维随机变量(X,Y)关于X与Y的 边缘分布律.
X0
Y
1
2
3 p. j
1
0 3/8 3/8 0 6
8
3
1/8 0 0 1/8 2
8
pi. 1
0.5
例3:设G是平面上的有界区域,其面积为A,若二维随机
变量(X,Y)具有概率密度
1 A, (x, y) G
f (x, y) 0 , 其他

概率论与数理统计图文课件最新版-第3章-多维随机变量及其分布

概率论与数理统计图文课件最新版-第3章-多维随机变量及其分布

其中“和式”是对一切满足xi x, y j y 的 i, j 求和.
概率统计
三. 二维连续型随机变量及其分布 1. 二维连续型随机变量的定义
如果随机变量 (X, Y) 的取值 ( x, y)不能一 一 列出,而是连续的, 则称 (X,Y) 为连续型随 机变量. 2. 二维连续型随机变量的(联合)概率密度与分布函数
概率统计
当 x 0, y 0 时
e(x y) f (x, y)
0 F(x, y) 0
x 0, y 0 其它
当 x 0, y 0 时 F( x, y) 0
当 x 0, y 0 时 F ( x, y) x y e( x y) dx dy
x e xdx y e ydy (1 e x )(1 e y )
随机点落在这种情况 所示的矩形内是必然 事件,故概率趋于1
性质4 当 x1 x2 , y1 y2 时,有:
F ( x2 , y2 ) F ( x2 , y1 ) F ( x1, y1 ) F ( x1, y2 ) 0
概率统计
性质4 说明: F( x2, y2 ) F( x2, y1)
4. 随机变量函数的分布
本章将给出二维随机变量、联 合分布率、联合概率密度和二维 联合分布函数的概念
概率统计
第二章中 讨论的问题
第一节 二维随 机 变 量
一. 二维随机变量及分布函数的概念
1. 定义1 设 S {e}是随机试验 E 的样本空间 ,
X X (e), Y Y (e) 是定义在 S上的随机变量, 由它们构成的向量 ( X ,Y ) 称为二维随机变量 或二维随机向量.
若将 ( X ,Y ) 看成是平面上随机点的坐标
概率统计
则 F( x, y)在 ( x, y) 处的函数值 ( x, y) 随机点 落在以 ( x, y) 为顶点而位于该点左下方的无穷

第三章 多维随机变量及其分布(浙三)

第三章  多维随机变量及其分布(浙三)
FY ( y) F (, y) P{ X ,Y y} P{Y y}
为随机变量 ( X,Y )关于Y 的边缘分布函数.
注:联合分布函数可以确定边缘分布 函数,反之不一定成立。
三. 二维连续随机变量及联合密度函数
1. 定义:设(X,Y)的联合分布函数为F(x,y),若存在 非负函数f(x,y), 对任意实数x,y,有
一. 二维离散随机变量及其联合分布律
1. 定义:若(X,Y)取有限对或可列无穷多对值, 则称式子 P(X=xi,Y=yj)为(X,Y)的联合分布 律,简称分布律。
二维随机变量 ( X,Y ) 的分布律也可表示为列表 形式:
X
Y
y1 y2
yj
x1
x2 xi

p11 p21 pi1
F(x2 , y2 ) F( x1 , y2 )
F( x2 , y1 ) F ( x1 , y1 )
y (x1, y2 )
y2
(x2, y2 )
y1
(x1, y1 )
( x2 , y1 )
o
x1
x2
x
2.分布函数的性质
1o F ( x, y) 是变量 x 和 y 的不减函数,即对于任 意固定的 y, 当 x2 x1 时 F ( x2 , y) F ( x1, y), 对于任意固定的x,当y2 y1时F ( x, y2 ) F ( x, y1 ). 2o 0 F( x, y) 1, 且有
2e(2 x y) , x 0, y 0,
f (x, y) 0,
其它.
(1) 求分布函数 F ( x, y); (2) 求概率 P{Y X }.
y
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

积分区域 D u , v u x , v y
fu,v0区域 u ,vu0,v0
v
v
y x, y
Ox u
x, y y
xO
u
v
x
O
u
x, y y
v
O xu
y
x, y
当 x0,y0时,
F x ,yy xfu ,vd u d v
y x 2e(2uv)dudv2 yevdv xe2udu
解 ( X, Y ) 可取值 (0,3) , (1,1) , (2,1) , (3,3)
P{X=0, Y=3} 1 23 1 8
P{X=1,
Y=1}
3 1
1 2
1 2
2
=3/8
P{X=2,
Y=1}
3 2
1 2
2
1 2
=3/8
XY 0 1 2
13 0 18 38 0 38 0
3 0 18
内的概率为 P x 1 X x 2 , y 1 Y y 2 F x 2 , y 2 F x 2 , y 1 F x 1 , y 2 F x 1 , y 1
y
y2X,Yx1 NhomakorabeaO
x2
x
y1
分布 F x ,函 y的 数 性 : 质
1 .F x ,y 是关 x 和 于 y的 变 不 ;量 减
3 . F x , y F x 0 , y , F x , y F x , y 0 .
二、二维离散型随机变量
定义2 如果二维随机变量
X,Y 全部可能取到的不相同
的值是有限对或可列无限多对,
则称 X,Y 是离散型随机变量.
设二维离散型随机变量
X,Y 可能取的值是 xi , y j ,
第三章 多维随机变量及其分布
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
二维随机变量 边缘分布 条件分布 相互独立的随机变量 两个随机变量的函数的分布
第一节 二维随机变量
二维随机变量的分布函数 二维离散型随机变量 二维连续型随机变量 小结
从本讲起,我们开始第三章的学习. 它是第二章内容的推广.
一维随机变量及其分布
00
0
0
1 e 2x 1 e y
当 x0或y0时,
pij 0,i, j 1,2,
pij 1
ij
也可用表格来表示随机变量X和Y 的联合分布律.
YX y1 y2
yj
x 1 x 2 p 1 1 p 2 1 p 1 2 p 2 2
p 1 j p 2 j
x i p i 1 p i2
p ij
例1 把一枚均匀硬币抛掷三次,设X为三次 抛掷中正面出现的次数 ,而 Y 为正面出现次数与 反面出现次数之差的绝对值 , 求 (X ,Y) 的分布律 .
将二维随机变量 X,Y 看成是平面上随机点的 坐标, 那么,分布函数 Fx, y在点 x , y 处的函数值 就是随机点 X,Y 落在下面左图所示的,以点 x , y
为顶点而位于该点左下方的无穷矩形域内的概率.
y
y x, y
Y X,Y
O Xx
x
oXx
x
随机点 X,Y 落在矩形域 [ x 1 x x 2 ,y 1 y y 2 ]
定义1 设 X,Y 是二维
随机变量, 如果对于任意实数
x , y , 二元 函数
一维随机变量 X的分布函数
Fx, y
F (x)P (X x)
PX xY y
x
PX x,Y y
称为二维随机变量 X,Y 的分布函数, 或者称为随机
变量 X 和 Y 的联合分布函数.
分布函数的函数值的几何解释
一般地, 设 E 是一个随机试验,它的样本空间是
S e, 设 X1X1e, X2X2e, ,X nX ne
是定义在 S 上的随机变量,由它们构成的一个 n 维向
量 X 1,X 2, ,X n叫做 n 维随机向量或 n 维随机变
量.
以下重点讨论二维随机变量.
请注意与一维情形的对照 .
一、二维随机变量的分布函数
y
对任意固y定R的
及x1,x2R,当x1 x2
时Fx1, yFx2, y;
x1,y y
x2,y
对任意固x定R的
x1 O
x2 x
及y1,y2R,当y1 y2 X,Y
X,Y
时Fx, y1Fx, y2;
2.0F x,y1,且 对任意 y R ,固 F ,定 y0,的 对任意 x R 固 ,F x, 定 0的 , F , 0, F , 1.
3.设G是xO平 y 面上的 ,则区 有域
PX,YGfx,ydxd; y
G
4 . 在 f (x,y)的连续点 , f (x, y)2F(x, y) xy
例2 设(X,Y)的概率密度是
fx,y 2e(2xy),
0,
x0,y0, 其 它 .
(1) 求分布函数 Fx, y;
(2) 求概率 PYX.
解 (1) F x ,yy xfu ,vd u d v
P{X=3,
Y=0}
1
2
3
1
8.
三、二维连续型随机变量
定义3 对于二维随机变量
X,Y 的分布函数 Fx, y,如果 存在非负的函数 f x, y, 使对于
任意 x , y 有
F x ,yy xfu ,vd u d v
则称 X,Y 是连续型的二维随
机变量 , 函数 f x, y 称为二维
多维随机变量及其分布
由于从二维推广到多维一般无实质性的 困难,我们重点讨论二维随机变量 .
到现在为止,我们只讨论了一维r.v及其分布. 但有些随机现象用一个随机变量来描述还不够,而 需要用几个随机变量来描述.
在打靶时,命中点的位置是由一 对r .v (两个坐标)(X,Y)来确定的.
飞机的重心在空中的位置是由三个 r .v (三个坐标)(X,Y,Z)来确定的等 等.
随机变量(X,Y )的概率密度 ,或 称为随机变量 X 和 Y 的联合概 率密度.
一维随机变量X
连续型
Fx x
ftdt
x
X的概率密度函数
fx x R
f (x)0
f (x)dx1
(X,Y)的概率密度的性质
1 .fx ,y 0 ;
2. fx,yd x d y1 ;
R2
f x,ydxdy1;
i,j1,2, ,记
P(Xxi,Yyj)pi,j
i,j1,2,
一维随机变量X 离散型
X 的分布律
P(Xxk)pk,
k=1,2, …
pk 0, k=1,2, …
pk1 k
称之为二维离散型随机变量 X,Y 的分布律,
或随机变量X和Y 的联合分布律.
二维离散型随机变量 X,Y 的分布律具有性质
相关文档
最新文档