概率論與數(shù)理統(tǒng)計隨機(jī)向量及其分布_第1頁
概率論與數(shù)理統(tǒng)計隨機(jī)向量及其分布_第2頁
概率論與數(shù)理統(tǒng)計隨機(jī)向量及其分布_第3頁
概率論與數(shù)理統(tǒng)計隨機(jī)向量及其分布_第4頁
概率論與數(shù)理統(tǒng)計隨機(jī)向量及其分布_第5頁
已閱讀5頁,還剩22頁未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

匯報人:AA2024-01-20概率論與數(shù)理統(tǒng)計隨機(jī)向量及其分布目錄隨機(jī)向量基本概念二維隨機(jī)變量及其分布隨機(jī)向量的數(shù)字特征條件分布與獨(dú)立性多維隨機(jī)變量及其分布隨機(jī)向量在統(tǒng)計分析中的應(yīng)用01隨機(jī)向量基本概念Part定義與性質(zhì)定義隨機(jī)向量是指由多個隨機(jī)變量構(gòu)成的向量。這些隨機(jī)變量定義在同一個樣本空間上,取值于不同的實數(shù)空間。性質(zhì)隨機(jī)向量具有與隨機(jī)變量類似的性質(zhì),如獨(dú)立性、相關(guān)性等。此外,隨機(jī)向量的分布函數(shù)描述了其取值的概率分布特性。定義聯(lián)合分布函數(shù)用于描述多個隨機(jī)變量(即隨機(jī)向量)同時取值的概率分布。對于二維隨機(jī)向量(X,Y),其聯(lián)合分布函數(shù)F(x,y)表示X取值小于等于x且Y取值小于等于y的概率。性質(zhì)聯(lián)合分布函數(shù)具有非負(fù)性、單調(diào)不減性、右連續(xù)性等性質(zhì)。此外,通過聯(lián)合分布函數(shù)可以求得隨機(jī)向量的各種概率。應(yīng)用聯(lián)合分布函數(shù)在多維隨機(jī)變量的概率計算、條件概率和獨(dú)立性判斷等方面有廣泛應(yīng)用。010203聯(lián)合分布函數(shù)定義邊緣分布函數(shù)是指多維隨機(jī)向量中某一分量的概率分布函數(shù)。對于二維隨機(jī)向量(X,Y),X的邊緣分布函數(shù)FX(x)表示X取值小于等于x的概率,Y的邊緣分布函數(shù)FY(y)表示Y取值小于等于y的概率。性質(zhì)邊緣分布函數(shù)具有與一維隨機(jī)變量分布函數(shù)相同的性質(zhì),如非負(fù)性、單調(diào)不減性、右連續(xù)性等。此外,邊緣分布函數(shù)可以由聯(lián)合分布函數(shù)求得。應(yīng)用邊緣分布函數(shù)在多維隨機(jī)變量的概率計算、條件概率和獨(dú)立性判斷等方面有重要應(yīng)用。例如,在判斷兩個隨機(jī)變量是否獨(dú)立時,可以通過比較它們的聯(lián)合分布函數(shù)與邊緣分布函數(shù)的乘積是否相等來進(jìn)行判斷。邊緣分布函數(shù)02二維隨機(jī)變量及其分布Part二維離散型隨機(jī)變量聯(lián)合分布律描述二維離散型隨機(jī)變量取各個值時的概率。邊緣分布律通過聯(lián)合分布律求得其中一個隨機(jī)變量的分布律。條件分布律在已知一個隨機(jī)變量取值的條件下,另一個隨機(jī)變量的分布律。聯(lián)合概率密度函數(shù)描述二維連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布情況,其值表示隨機(jī)變量落在某區(qū)域的概率大小。邊緣概率密度函數(shù)通過聯(lián)合概率密度函數(shù)求得其中一個隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)。條件概率密度函數(shù)在已知一個隨機(jī)變量取值的條件下,另一個隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)。二維連續(xù)型隨機(jī)變量二維均勻分布在某一矩形區(qū)域內(nèi),隨機(jī)變量取各點(diǎn)的概率相等。二維正態(tài)分布兩個隨機(jī)變量均服從正態(tài)分布,且它們之間存在線性關(guān)系。圓形區(qū)域內(nèi)的二維均勻分布在某一圓形區(qū)域內(nèi),隨機(jī)變量取各點(diǎn)的概率相等。其他二維連續(xù)型分布如二維指數(shù)分布、二維泊松分布等,這些分布在某些特定問題中有重要應(yīng)用。常見的二維連續(xù)型分布03隨機(jī)向量的數(shù)字特征Part描述隨機(jī)向量取值的“中心位置”或“平均水平”,是隨機(jī)向量各分量概率加權(quán)的平均值。數(shù)學(xué)期望衡量隨機(jī)向量取值的離散程度,即各分量與數(shù)學(xué)期望的偏離程度。方差越大,說明隨機(jī)向量的取值越分散。方差數(shù)學(xué)期望與方差協(xié)方差衡量兩個隨機(jī)變量變化趨勢的統(tǒng)計量。若兩個隨機(jī)變量的變化趨勢一致,則協(xié)方差為正;若變化趨勢相反,則協(xié)方差為負(fù);若變化趨勢無關(guān),則協(xié)方差為零。相關(guān)系數(shù)將協(xié)方差標(biāo)準(zhǔn)化后的統(tǒng)計量,用于消除量綱影響,更準(zhǔn)確地反映兩個隨機(jī)變量之間的線性相關(guān)程度。相關(guān)系數(shù)的取值范圍為[-1,1],其中1表示完全正相關(guān),-1表示完全負(fù)相關(guān),0表示不相關(guān)。協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)VS描述隨機(jī)向量分布形態(tài)的統(tǒng)計量,包括一階原點(diǎn)矩(即數(shù)學(xué)期望)和二階中心矩(即方差)。高階矩可以進(jìn)一步描述分布的偏態(tài)和峰態(tài)等特征。協(xié)方差矩陣由隨機(jī)向量的各分量之間的協(xié)方差構(gòu)成的矩陣。協(xié)方差矩陣描述了隨機(jī)向量各分量之間的線性相關(guān)關(guān)系,是多元統(tǒng)計分析中的重要工具。通過協(xié)方差矩陣可以求解主成分分析、因子分析等問題。矩矩與協(xié)方差矩陣04條件分布與獨(dú)立性Part條件分布律設(shè)(X,Y)為離散型隨機(jī)向量,其聯(lián)合分布律為P{X=xi,Y=yj}=pij,i,j=1,2,…。若P{X=xi}>0,則稱P{Y=yj|X=xi}=pij/P{X=xi}為在X=xi條件下Y的條件分布律。要點(diǎn)一要點(diǎn)二條件密度函數(shù)設(shè)二維隨機(jī)變量(X,Y)的概率密度為f(x,y),(X,Y)關(guān)于Y的邊緣概率密度為fY(y)。若對于固定的y,fY(y)>0,則稱f(x,y)/fY(y)為Y=y的條件下X的條件概率密度,記為fX|Y(x|y)=f(x,y)/fY(y)。條件分布律與條件密度函數(shù)隨機(jī)變量的獨(dú)立性設(shè)F(x,y)及Fx(x),Fy(y)分別是二維隨機(jī)變量(X,Y)的聯(lián)合分布函數(shù)及關(guān)于X和Y的邊緣分布函數(shù)。若對所有的x和y有F(x,y)=Fx(x)Fy(y),則稱隨機(jī)變量X和Y是獨(dú)立的。定義對于離散型隨機(jī)變量,可以通過聯(lián)合分布律判斷;對于連續(xù)型隨機(jī)變量,可以通過聯(lián)合密度函數(shù)判斷。若聯(lián)合分布律或聯(lián)合密度函數(shù)可以分解為兩個邊緣分布律或邊緣密度函數(shù)的乘積,則隨機(jī)變量相互獨(dú)立。判定方法如果兩個隨機(jī)變量的聯(lián)合分布函數(shù)等于各自邊緣分布函數(shù)的乘積,即F(x,y)=FX(x)FY(y),則稱這兩個隨機(jī)變量相互獨(dú)立。相互獨(dú)立的兩個隨機(jī)變量,一個隨機(jī)變量的取值不影響另一個隨機(jī)變量的取值;反之,如果兩個隨機(jī)變量的取值相互影響,則它們不相互獨(dú)立。定義性質(zhì)兩個隨機(jī)變量的相互獨(dú)立05多維隨機(jī)變量及其分布PartSTEP01STEP02STEP03多維離散型隨機(jī)變量聯(lián)合分布律描述多維離散型隨機(jī)變量中某一維度取值的概率,可通過聯(lián)合分布律求和得到。邊緣分布律條件分布律在多維離散型隨機(jī)變量中,當(dāng)某一維度取值已知時,其他維度取值的概率分布。描述多維離散型隨機(jī)變量同時取值的概率,通常通過表格形式表示。聯(lián)合概率密度函數(shù)描述多維連續(xù)型隨機(jī)變量同時取值的概率密度,具有非負(fù)性和規(guī)范性。邊緣概率密度函數(shù)描述多維連續(xù)型隨機(jī)變量中某一維度取值的概率密度,可通過聯(lián)合概率密度函數(shù)積分得到。條件概率密度函數(shù)在多維連續(xù)型隨機(jī)變量中,當(dāng)某一維度取值已知時,其他維度取值的條件概率密度。多維連續(xù)型隨機(jī)變量030201常見的多維連續(xù)型分布二維正態(tài)分布若二維連續(xù)型隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度函數(shù)服從二維正態(tài)分布,則其具有圓形或橢圓形的等高線,且各維度之間相互獨(dú)立。多項分布描述多維離散型隨機(jī)變量在多次試驗中各維度取值次數(shù)的概率分布,常用于統(tǒng)計學(xué)中的分類數(shù)據(jù)分析。Dirichlet分布是多項分布的共軛先驗分布,常用于貝葉斯統(tǒng)計學(xué)中的參數(shù)估計和模型選擇。Wishart分布是多元正態(tài)分布的共軛先驗分布,常用于多元統(tǒng)計分析中的協(xié)方差矩陣估計和假設(shè)檢驗。06隨機(jī)向量在統(tǒng)計分析中的應(yīng)用Part利用樣本數(shù)據(jù)構(gòu)造一個統(tǒng)計量,作為未知參數(shù)的估計值。常見的點(diǎn)估計方法有矩估計法和最大似然估計法。點(diǎn)估計在點(diǎn)估計的基礎(chǔ)上,給出未知參數(shù)的一個置信區(qū)間,該區(qū)間以一定的概率包含未知參數(shù)的真值。區(qū)間估計的精度與樣本量、置信水平和總體分布有關(guān)。區(qū)間估計參數(shù)估計問題原假設(shè)與備擇假設(shè)在假設(shè)檢驗中,首先需要明確原假設(shè)和備擇假設(shè)。原假設(shè)通常是研究者想要推翻的假設(shè),而備擇假設(shè)則是研究者希望證實的假設(shè)。檢驗統(tǒng)計量與拒絕域根據(jù)原假設(shè)和備擇假設(shè),構(gòu)造一個檢驗統(tǒng)計量,并確定拒絕域。當(dāng)檢驗統(tǒng)計量的觀測值落在拒絕域內(nèi)時,我們拒絕原假設(shè),否則接受原假設(shè)。顯著性水平與第一類錯誤顯著性水平是事先設(shè)定的一個概率值,用于控制第一類錯誤(即錯誤地拒絕原假設(shè))的概率。顯著性水平越低,第一類錯誤的概率越小,但同時第二類錯誤(即錯誤地接受原假設(shè))的概率可能會增加。假設(shè)檢驗問題多因素方差分析用于研究多個控制變量對觀測變量的影響。通過構(gòu)建包含多個因素的模型,分析各因素對觀測變量的貢獻(xiàn)程度以及因素之間的交

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(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)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