二维随机变量函数的分布.ppt
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1、华中科技大学文华学院,概率论与数理统计,2010年3月5月,数学教研室 梁幼鸣,027-85965056(Home),15994278022(Mobil),4 两个随机变量的函数的分布,第三章,二维随机变量及其概率分布,退出,知识点、考点举要,一基本概念,二常用重要函数分布的求法,退出,范例选析,思考与练习,两个随机变量之和的分布,4 两个随机变量的函数的分布,两个随机变量最大与最小取值的分布,退出,退出,返回,在离散量的分布列中,对X,Y 所有能使函数 Z 取同一值的全部取值概率进行归并(例如,固定一个变量的取值,然后寻找另一变量与其之和为同一值的取值概率),所得之和即是函数 Z 在同一可取
2、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,Z=XY,一、和的分布,试求 的分布列,退出,返回,例1 设随机变量(X,Y)的联合分布列如下,在联合分布列中对使 Z,解 Z 所有可能的取值显然为 0,1,2,8.,可取同一值的X 与Y的取值概率进行归并,即得Y 的分布律如下,0,0.02,0.24,0.19,0.13,0.06,0.19,0.12,0.05,一、和的分布,退出,2.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: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,然后关于另一变量在(,)上积分,即得和的概率密度:,返回,或,Z=XY,一、和的
3、分布,退出,证 Z 的分布函数,Z 的概率密度,返回,例2-1 设随机变量(X,Y)的联合概率密度为 f(x,y).证明 Z=XY 的概率密度,或,一、和的分布,退出,证,Z 的概率密度,返回,例2-1 设随机变量(X,Y)的联合概率密度为 f(x,y).证明 Z=XY 的概率密度,或,类似地,一、和的分布,退出,例2-2 两标准正态量 X 与Y 相互独立,求其和,的概率密度.,解,返回,于是,依卷积公式即得,且相互独立,联合概率密度,即,一、和的分布,3.若干重要独立量的和的分布可加性,换言之,如果相互独立的随机变量 Xi N(i,i2),i=1,2,k 那么,其任意的线性组合量 Z=b 1
4、 X1+b 2 X2+b k X k 也是正态量,且有,退出,返回,Z=XY,一、和的分布,有限个相互独立的正态量的线性组合仍然,是正态量.,3.若干重要独立量的和的分布可加性,换言之,如果相互独立的随机变量 Xi B(ni,p),i=1,2,k 那么,其和变量 Z=X1+X2+X k 也是二项分布量,且有,退出,返回,Z=XY,一、和的分布,是二项分布量.,因此,服从B(n,p)的二项分布量是 n 个相互独立的 0-1量之和.,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,退出,返回,Z=XY,一、和的分布,有限个相互独立的泊松量之和仍然是泊松量.,换言之,如果
5、相互独立的随机变量 Xi P(i),i=1,2,k 那么,其和变量 Z=X1+X2+X k 也是泊松量,且有,退出,例2-4 两 0,1 上的均匀量 X 与Y 相互独立,试求和变量,的概率密度.,解,返回,于是,依卷积公式,即得,且相互独立,概率密度,1,Z,X,O,z=x+1,z=x,1,x=z,一、和的分布,例2-4 两 0,1 上的均匀量 X 与Y 相互独立,试求和变量,的概率密度.,解,且相互独立,概率密度,于是,依卷积公式,即得,1,Z,X,O,z=x+1,1,x=z,x=1-z,退出,返回,一、和的分布,退出,二、最大与最小值分布,返回,M=max(X,Y)与 N=min(X,Y)
6、,如果随机变量 X 和Y 相互独立,分布函数依次为FX(x)和FY(y),则最大值 M=max(X,Y)与最小值N=min(X,Y)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,最小值的分布函数是边缘分布函数(关于1)的补数之积的补数,1.最值分布的分布函数,退出,二、最大与最小值分布,返回,M=max(X,Y)与 N=min(X,Y),即最大值的分布函数是边缘分布函数之积,最小值的分布函数是边缘分布函数(关于1)的补数之积的补数,1.最值分布的分布函数,【最值分布函数计算式的证明】,退出,二、最大与最小值分布,返回,M=max(X,Y)与 N=min(X,Y),1.最值分布的分布
7、函数,【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,最小值的分布函数是边缘分布函数(关于1)的补数之积的补数,退出,二、最大与最小值分布,返回,M=max(X,Y)与 N=min(X,Y),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 k 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,【依据】,退出,二、最大与最小值分布,返回,M=max(X,Y)与 N=min(X,Y),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 k 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,【依据】,退出,返回,例2-1 设随机变量(X
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- 二维 随机变量 函数 分布
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