二维随机变量函数的分布3-4.ppt
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1、退出退出退出退出退出退出退出退出返回返回 在离散量的分布列中在离散量的分布列中,对对X,Y 所有能所有能使函数使函数 Z 取同一值的全部取值概率进行取同一值的全部取值概率进行归并归并(例如例如,固定一个变量的取值固定一个变量的取值,然后然后寻找另一变量与其之和为同一值的取值寻找另一变量与其之和为同一值的取值概率概率),所得之和即是函数所得之和即是函数 Z 在同一可取在同一可取之值上的取值概率之值上的取值概率.1.离散变量之和的分布列可用归并法求之离散变量之和的分布列可用归并法求之Z=XY试求试求 的分布列的分布列退出退出返回返回例例1 设随机变量设随机变量(X,Y)的联合分布列如下的联合分布列
2、如下在联合分布列中对使在联合分布列中对使 Z解解 Z 所有可能的取值显然为所有可能的取值显然为 0,1,2,8.Y X01234500 00.010.010.030.030.050.050.070.070.090.0910.010.010.020.020.040.040.050.050.060.060.080.0820.010.010.030.030.050.050.050.050.050.050.060.0630.010.010.020.020.040.040.060.060.060.060.050.05可取同一值的可取同一值的X 与与Y的取值概率进行归并的取值概率进行归并,即得即得Y 的分
3、布律如下的分布律如下00.020.020.240.240.190.190.130.130.060.0601P5432Z6780.190.190.120.120.050.05退出退出2.连续变量之和的概率密度可用卷积公式求之连续变量之和的概率密度可用卷积公式求之 利用分布函数转化法可以证明利用分布函数转化法可以证明:将联合概率密度中的任一变量改写成将联合概率密度中的任一变量改写成和变量与另一变量的差和变量与另一变量的差,然后关于另一然后关于另一变量在变量在(,)上积分上积分,即得和的即得和的概率密度概率密度:返回返回或或Z=XY退出退出证证 Z 的分布函数的分布函数 Z 的概率密度的概率密度返回
4、返回 例例2-12-1 设随机变量设随机变量(X,Y)的联合概率密度为的联合概率密度为 f(x,y).证证明明 Z=XY 的概率密度的概率密度或或XY0 x+y=z退出退出证证 Z 的概率密度的概率密度返回返回 例例2-12-1 设随机变量设随机变量(X,Y)的联合概率密度为的联合概率密度为 f(x,y).证证明明 Z=XY 的概率密度的概率密度或或XY0 x+y=z类似地类似地,退出退出例例2-2 两标准正态量两标准正态量 X 与与Y 相互独立相互独立,求其和求其和的概率密度的概率密度.解解返回返回于是于是,依卷积公式即得依卷积公式即得且相互独立且相互独立,联合概率密度联合概率密度即即3.若
5、干重要独立量的和的分布可加性若干重要独立量的和的分布可加性 换言之换言之,如果相互独立的随机变量如果相互独立的随机变量 Xi N(i,i2),i =1,2,k 那么那么,其任意的线性组合量其任意的线性组合量 Z=b 1 X1+b 2 X2+b k X k 也是正态量,且有也是正态量,且有退出退出返回返回Z=XY 有限个相互独立的正态量的线性组合仍然有限个相互独立的正态量的线性组合仍然是正态量是正态量.3.若干重要独立量的和的分布可加性若干重要独立量的和的分布可加性 换言之换言之,如果相互独立的随机变量如果相互独立的随机变量 Xi B(ni ,p),i =1,2,k 那么那么,其和变量其和变量
6、Z=X1+X2+X k 也是二项分布量,且有也是二项分布量,且有退出退出返回返回Z=XY是二项分布量是二项分布量.因此因此,服从服从B(n ,p)的二项分布量是的二项分布量是 n 个相互独立的个相互独立的 0-1量之和量之和.有限个相互独立的同类二项分布量之和仍然有限个相互独立的同类二项分布量之和仍然3.若干重要独立量的和的分布可加性若干重要独立量的和的分布可加性退出退出返回返回Z=XY 有限个相互独立的泊松量之和仍然是泊松量有限个相互独立的泊松量之和仍然是泊松量.换言之换言之,如果相互独立的随机变量如果相互独立的随机变量 Xi P(i ),i=1,2,k 那么那么,其和变量其和变量 Z=X1
7、+X2+X k 也是泊松量,且有也是泊松量,且有退出退出例例2-4 两两 0,1 上的均匀量上的均匀量 X 与与Y 相互独立相互独立,试求和变量试求和变量的概率密度的概率密度.解解返回返回于是于是,依卷积公式依卷积公式,即得即得且相互独立且相互独立,概率密度概率密度1ZXOz=x+1z=x1x=z例例2-4 两两 0,1 上的均匀量上的均匀量 X 与与Y 相互独立相互独立,试求和变量试求和变量的概率密度的概率密度.解解且相互独立且相互独立,概率密度概率密度于是于是,依卷积公式依卷积公式,即得即得1ZXOz=x+11x=zx=1-z退出退出返回返回退出退出返回返回M=max(X,Y)与与 N=m
8、in(X,Y)如果随机变量如果随机变量 X 和和Y 相互独立,分布函数依次相互独立,分布函数依次为为FX(x)和和FY(y),则最大值,则最大值 M=max(X,Y)与最小值与最小值N=min(X,Y)的分布函数必依次为的分布函数必依次为 即最大值的分布函数是边缘分布函数之积,最小值的分布即最大值的分布函数是边缘分布函数之积,最小值的分布函数是边缘分布函数(关于函数是边缘分布函数(关于1)的补数之积的补数)的补数之积的补数1.最值分布的分布函数最值分布的分布函数退出退出返回返回M=max(X,Y)与与 N=min(X,Y)即最大值的分布函数是边缘分布函数之积,最小值的分布即最大值的分布函数是边
9、缘分布函数之积,最小值的分布函数是边缘分布函数(关于函数是边缘分布函数(关于1)的补数之积的补数)的补数之积的补数1.最值分布的分布函数最值分布的分布函数【最值分布函数计算式的证明【最值分布函数计算式的证明】退出退出返回返回M=max(X,Y)与与 N=min(X,Y)1.最值分布的分布函数最值分布的分布函数【最值分布函数计算式的证明【最值分布函数计算式的证明】即最大值的分布函数是边缘分布函数之积,最小值的分布即最大值的分布函数是边缘分布函数之积,最小值的分布函数是边缘分布函数(关于函数是边缘分布函数(关于1)的补数之积的补数)的补数之积的补数退出退出返回返回M=max(X,Y)与与 N=mi
10、n(X,Y)即最大值的分布列是联合分布列中两变量即最大值的分布列是联合分布列中两变量取不超过同一可取取不超过同一可取 k 值的所有概率的总和值的所有概率的总和2.离散变量的最值分布列可由联合分布列直接归并离散变量的最值分布列可由联合分布列直接归并【依据【依据】退出退出返回返回M=max(X,Y)与与 N=min(X,Y)即最小值的分布列是联合分布列中两变量即最小值的分布列是联合分布列中两变量取不小于同一可取取不小于同一可取 k 值的所有概率的总和值的所有概率的总和2.离散变量的最值分布列可由联合分布列直接归并离散变量的最值分布列可由联合分布列直接归并【依据【依据】退出退出返回返回例例2-1 2
11、-1 设随机变量设随机变量(X,Y)的分布律的分布律为为Y X01234500 00.010.010.030.030.050.050.070.070.090.0910.010.010.020.020.040.040.050.050.060.060.080.0820.010.010.030.030.050.050.050.050.050.050.060.0630.010.010.020.020.040.040.060.060.060.060.050.05试求试求 max(X,Y)与与min(X,Y)的的分布律分布律.M 取其中任一取其中任一M=max(X,Y)的取值范围显然为的取值范围显然为05
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