概率第三章-p第二節_第1頁
概率第三章-p第二節_第2頁
概率第三章-p第二節_第3頁
概率第三章-p第二節_第4頁
概率第三章-p第二節_第5頁
免費預覽已結束,剩余21頁可下載查看

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

二維聯合分布全面地反映了二維隨量(X,Y)的取值及其概率規律.

而單個隨 量X,Y也具有自己的概率分布.那么要問:二者之間有什么關系呢?這一節里,就來探求這個問題.數F

x而X

和Y

都是隨量,也有各自的分布函數,

分別記為

FX

x

,

FY

y

,

依次稱為二維隨機變量

(X,Y)

關于X

和Y的邊緣分布函數.一、邊緣分布函數二維隨

量(X,Y)作為一個整體,

具有分布函FX

x

P

X

x

PX

F

x,

FY

y

P

Y

y

P

X

,Y

y

F

,

y

ijP(X

xi

,Y

y

j

)ijijPp則(X,Y)關于X

的邊緣分布律為j1X

x

,Y

yj1

i

1,

2,

iP

X

x

j1ji

x

,Y

y

二、離散型隨

量的邊緣分布律一般地,對離散型

r.v

(X,Y

),X和Y

的聯合分布律為pi

.(X,Y)

關于Y

的邊緣分布律為P

Y

y

ij.

jp

pi

1j

i

1P

X

xi

,Y

y

j

j

1,

2,例1

把一枚均勻硬幣拋擲三次,設X為三次拋擲中正面出現的次數,而

Y

為正面出現次數與出現次數之差的絕對值,

求(X

,Y)

的分布律.解

(

X,

Y

)可取值(0,3)

,

(1,1)

,

(2,1)

,

(3,3)XY081808038P{X=1,

Y=1}

1

2

3

P{X=2,

Y=1}

2

P{X=3,

Y=0}

1

23

1

8.=3/8

2

=3/8P{X=0,

Y=3}

1

23

1

3

13P{X=0}=P{X=0,

Y=1}+P{X=0,

Y=3}=1/8,P{X=1}=P{X=1,

Y=1}+P{X=1,

Y=3}=3/8,P{X=2}=

P{X=2,

Y=1}+P{X=2,

Y=3}=3/8,P{X=3}=P{X=3,

Y=1}+P{X=3,

Y=3}=1/8.P{Y=1}=

P

X

k,Y

1=3/8+3/8=6/8,3k

0P{Y=3}=

P

X

k,Y

3=1/8+1/8=2/8.k

0常將邊緣分布律寫在聯合分布律表格的邊緣上,由此得出邊緣分布這個名詞.X

YPX

xi

081803

88038P

Y

j82

8聯合分布與邊緣分布的關系由聯合分布可以確定邊緣分布;但由邊緣分布一般不能確定聯合分布.YX880013808jP

Y

PX

xi

1

83

882

8f

X

(x)

f

(x,

y)dyX

f

x,

ydyF

x

F

x

,

x

dx事實上,

f

x,

y

dyf

X

x

FX

x

三、連續型隨

量的邊緣概率密度對連續型r.v

(X,Y

),X

和Y

的聯合概率密度為f

(x,y)則(X,Y

)關于X

的邊緣概率密度為

x

(X,Y

)關于Y

的邊緣概率密度為fY

(

y

)

f

(

x,

y

)dx

y

例2

設(X,Y)的概率密度是0

,0

x

1,0

y

x其它f

(

x,

y

)

cy(

2

x

),求(1)c的值;(2)兩個邊緣密度。=

5c/24

,c=24/5.001

xdxcy(2

x)dy解(1)1

f

x,

y

dxdyR2故y

xxy0x

1

102c2x2

x3

dx解求

(1)

c的值;

(2)

兩個邊緣密度0

,

其它例2

設(X,Y)

的概率密度是f

(x,

y)

cy(2

x),

0

x

1,

0

y

xXf

x,

ydy

0Xxff x,

y

dyf

x,

y

dy

.xx

f x,

y

dy

(2)

f

x

xxyy

xx

1xx0y

,

,當x

1或x

0時,都有f

x,y

0,故f

X

x

0.當0

x

1時,0暫時固定5

12

x2

(2

x),注意取值范圍x0y(2

x)dy524綜上,12

1,0,

,其它.f

x

5Xy

xxyxx

0

x

1

x

00Xxff x,

y

dyf

x,

y

dy

.xx

f x,

y

dy

當0

x

1時,解(2)求

(1)

c的值;

(2)

兩個邊緣密度

.0

,

其它例

2

設(X,Y)的概率密度是f

(

x,

y)

cy(2

x), 0

x

1,

0

y

xYf

y

f

x,

ydx當y

1或y

0時,對x

,,都有f

x,y

0,故fY

y

0.11f

x,

ydx

.f

x,

ydxyYf

x,

ydx

f

y

當0

y

1時,yy

xyy1yy

1暫時固定0yx25

2y2y(

2

y

),

24

31524yy(2

x)dx0,25

224

3), 0

y

1其它y2y(

2

y

f

(

y)

Y綜上,注意取值范圍在求連續型

r.v

的邊緣密度時,往往要求聯合密度在某區域上的積分.當聯合密度函數是分片表示的時候,在計算積分時應特別注意積分限.下面介紹兩個常見的二維分布.設G是平面上的有界區域,其面積為A.若二維隨

量(

X,Y)具有概率密度0,

1

,(

x,

y)

G其它f

(

x,

y)

A則稱(X,Y)在G上服從均勻分布.向平面上有界區域G上任投一質點,若質點落在G內任一小區域B的概率與小區域的面積成正比,而與B的形狀及位置無關. 則質點的坐標

(X,Y)在G上服從均勻分布.例若二維隨量(X,Y)具有概率密度則稱(

X,Y)服從參數為1,

2

,1,2

,

0,其中1,2

,1,2

,

均為常數,且1

0,2ρ

的二維正態分布.記作(

X,Y)~

N(μ

,σ2

,σ2

,ρ).1

2

1

2

x

,

y

,

211

21

21σ

22πσ

σσ

σσ

21

(

x

μ

)2f

x,

y

exp

1

2 1

ρ1

ρ2(

x

μ

)(

y

μ

)(

y

μ

)2

2

ρ

1

2

2

2

3

試求二維正態隨

量的邊緣概率密度.

Xf

x,

y

dyx

f21

σ(

y

μ

)2(

x

μ

)(

y

μ

)

2

2

ρ

1

2

211σσσ1

y

μ x

μ

2(

x

μ

)2

ρ2

1

2

ρ

1

因為所以

2212

121σ2σ12σ

2Xee1

y

μx

μ

2

2

ρ 1

(

x

μ1

)

ρ

dyf

x

2πσ1σ2

1

ρ12,σσ1

y

μ2x

μ

ρ1

ρ

21

t

則有211t

22σ1X2πσ(

x

μ1

)2

f

x

e

2212

121σ2σ12σ

2Xee1

y

μx

μ

2

2

ρ 1

(

x

μ1

)

ρ

dyf

x

2πσ1σ2

1

ρ1112σ

2e2πσ(

x

μ

)2

1

e

2

dt

2π112σ

2e2πσ1(

x

μ1)2

x

同理222σ

2Y2πσ(

y

μ2

)2f

y

1

e

y

可見二維正態分布的兩個邊緣分布都是一維正態分布,并且不依賴于參數

ρ

.也就是說,對于給定的

μ1

,

μ2

,σ1

,σ2

,

不同的

ρ

對應不同的二維正態分布,但它們的邊緣分布卻都是一樣的.此例表明

由邊緣分布一般不能確定聯合分布.四、課堂練習設(X,Y)的概率密度是e

y

,

x

0,

y

xf

x,

y

0,

其它求(

X,Y

)關于

X

Y

的邊緣概率密度.

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論