多维随机变量函数的分布
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={w},若随机变量X1(w),X2(w),…,X n(w)定义在S上,则称(X1(w),X2(w),…,X n(w))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。
§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,…——称式为(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 3 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.30②S p i.=1= p{Y=y i }j=1,2, (30)S =1我们称p i.和分别为(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 ,j∑(Y=y j )}=j∑P{X=x i ,Y=y j }=j∑p ij 同理可得=i∑p ij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。
《概率统计教学资料》第2章随机变量及其分布9节-精品文档

P ( X ln y ) F (ln y ) X 当 y e 时, F ( y ) P ( Y y ) 1 Y
上式对y求导数,得Y的概率密度为 1 1 (ln F y )(ln y ) fX (ln y) , 1 X y e y y fY ( y) F ( y ) Y
第九节 随机变量函数的分布
一、一维随机变量函数的分布
例1 设随机变量X的分布律如下, X -2 1 2 pk 0.3 0.2 0.1 3 0.4
求Y=X2-1的分布律 解:Y的所有可能取值为0,3,8 P ( Y 0 ) P ( X 1 ) 0 . 2
P ( Y 3 ) P ( X 2 ) P ( X 2 ) 0 . 3 0 . 1 0 . 4
P ( Y 8 ) P ( X 3 ) 0 . 4
2019/3/16 1
例2. 一提炼纯糖的生产过程,一天可生产纯糖1吨,但由 于机器损坏和减速,一天实际产量X是一个随机变量,设X 的概率密度为 2 x , 0x1
一天的利润Y=3X-1,Y也是随机变量,求Y的概率密度。
fX(x ) , 其他 0
0 ,
y 1 , 或 y e
4
2019/3/16
例3. 设随机变量X在区间(0,1)上服从均匀分布, (2)求Y=-2lnX的概率密度。 解: (1)因为X在(0, 1)上取值,所以Y=-2lnX 在 当 y 0 时, F ( y ) P ( Y y ) 0 ; (0,+∞)上取值。 Y 当 y 0 时, F ( y ) P ( Yy )P ( 2 ln X y ) Y
( 2 ) 当 1 y4 时,有
概率论第三章 多维随机变量及其分布

1 3
概率论
y
y x
o
x
概率论
四、课堂练习
设随机变量(X,Y)的概率密度是
f
x,
y
k
6
x
y,
0,
0 x 2,2 y 4, 其它.
(1) 确定常数 k;
(2) 求概率 PX 1,Y 3 .
解 (1) 1 f x, ydxdy
R2
k
2 dx
46
0
2
x
y dy
k
2 dx
46
概率论
同理, Y的分布律为:
P{Y y j} pij ˆ p•j , j 1,2,, i1
分别称pi• (i 1, 2,), 和p• j , (j 1, 2,)为(X, Y)关于 X和关于Y的边缘分布律.
概率论
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 和边缘分布律.
也就是说,对于给定的
不同的 对应
不同的二维正态分布,但它们的边缘分布却都是一样的.
此例表明 由边缘分布一般不能确定联合分布.
概率论
五、小结
1. 在这一讲中,我们与一维情形相对照,介 绍了二维随机变量的边缘分布. 2. 请注意联合分布和边缘分布的关系: 由联合分布可以确定边缘分布; 但由边缘分布一般不能确定联合分布.
随机变量维(X,Y )的概率密度 , 或 称为随机变量 X 和 Y 的联合概 率密度.
概率论
一维随机变量X
连续型
F x x
f tdt
x
X的概率密度函数
f x x R
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第三章多维随机变量及其分布在许多随机试验中,需要考虑的指标不⽌⼀个。
例如,考查某地区学龄前⼉童发育情况,对这⼀地区的⼉童进⾏抽样检查,需要同时观察他们的⾝⾼和体重,这样,⼉童的发育就要⽤定义在同⼀个样本空间上的两个随机变量来加以描述。
⼜如,考察礼花升空后的爆炸点,此时要⽤三个定义在同⼀个样本空间上的随机变量来描述该爆炸点。
在这⼀章中,我们将引⼊多维随机变量的概念,并讨论多维随机变量的统计规律性。
1.⼆维随机变量及其分布在这⼀节中.我们主要讨论⼆维随机变量及其概率分布,并把它们推⼴到n维随机变量。
1.⼆维随机变量及其分布函数1.⼆维随机变量定义3.1 设Ω ={ω }为样本空间,X=X(ω )和Y=Y(ω )是定义在Ω上的随机变量,则由它们构成的⼀个⼆维向量(X,Y)称为⼆维随机变量或⼆维随机向量.⼆维向量(X,Y)的性质不仅与X及Y有关,⽽且还依赖于这两个随机变量的相互关系。
因此,逐个讨论X和Y的性质是不够的,需把(X,Y)作为⼀个整体来讨论。
随机变量X常称为⼀维随机变量。
2. ⼆维随机变量的联合分布函数与⼀维的随机变量类似,我们也⽤分布函数来讨论⼆维随机变量的概率分布。
定义3.2 设(X,Y)是⼆维随机变量,x,y为任意实数,事件(X≤x)和(Y≤y)的交事件的概率称为⼆维随机变量(X,Y)的联合分布或分布函数,记作F(x,y),即若把⼆维随机变量(X,Y)看成平⾯上随机点的坐标,则分布函数F (X,Y)在(x,y)处的函数值就是随机点(X,Y)落⼊以(x,y)为定点且位于该点左下⽅的⽆穷矩形区域内的概率(见图3-1)。
⽽随机点(X,Y) 落在矩形区域内的概率可⽤分布函数表⽰(见图3-2)分布函数F (x,y)具有以下的基本性质。
(1) 0≤F (x,y)≤1.对于任意固定的x和y,有(2) F (x,y)是变量x或y的单调不减函数,即对任意固定的y,当x2 ≥x1时,;对任意固定的x,当y2 ≥y1时,。
三章节多维随机变量及其分布.ppt

0.0375 0.035 0.6444 0.1125
15
(三)条件分布
对 于 两 个 事 件 A , B , 若 P ( A ) 0 , 可 以 考 虑 条 件 概 率 P ( B |A ) ,
对 于 二 维 离 散 型 随 机 变 量 (X ,Y ), 设 其 分 布 律 为 P (Xxi, Yyj)p ij i,j 1 ,2 ,
P (X x i) P (X x i, Y ) p ij= =p i•i 1 ,2 , j 1
11
注意:记号pi•表示是由pij关于j求和 后得到的;同样p•j是由pij关于 i求和后得到的.
X Y y1
x1
p 11
x2
p 21 …
…
xi
p i1
…
…
P Y yj p·1
y2 … yj … PX xi
第三章 多维随机变量及其分布 关键词:二维随机变量 联合分布 边缘分布 条件分布 随机变量的独立性 随机变量函数的分布
1
二维随机变量
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。
e S
x
§1 二维离散型随机变量
(一)联合概率分布
定义:若二维随机变量(X,Y)全部可能取到的 不同值是有限对或可列无限对,则称(X,Y)是 离散型随机变量。
离散型随机变量的联合概率分布律:
为二维离散型随机变量(X,Y) X Y y1
的联合概率分布律。可以用
x 1 p11
x 2 p21
多维随机变量分布公式了解多维随机变量分布的数学公式

多维随机变量分布公式了解多维随机变量分布的数学公式多维随机变量分布公式在概率论和数理统计中,多维随机变量是指由两个或更多随机变量组成的向量。
多维随机变量的分布可以用数学公式来描述,这些公式包括联合概率密度函数、边际概率密度函数和条件概率密度函数。
通过了解和掌握这些公式,我们可以更好地理解和分析多维随机变量的行为和性质。
1. 联合概率密度函数(Joint Probability Density Function)联合概率密度函数是用来描述多维随机变量的联合概率分布的函数。
对于二维随机变量(X,Y),其联合概率密度函数可以表示为f(x,y),其中x和y分别为X和Y的取值。
联合概率密度函数满足以下性质:- 非负性:对于所有的x和y,有f(x,y) ≥ 0。
- 归一性:联合概率密度函数在整个样本空间上的积分等于1,即∬f(x,y)dxdy = 1。
- 边缘分布:通过联合概率密度函数可以计算出各个分量的边缘概率密度函数。
对于X和Y来说,其边缘概率密度函数分别为f_X(x)和f_Y(y),可以通过联合概率密度函数进行积分计算得到。
2. 边际概率密度函数(Marginal Probability Density Function)边际概率密度函数是指从联合概率密度函数中得到单个随机变量的概率密度函数。
对于二维随机变量(X,Y),其边际概率密度函数可以表示为f_X(x)和f_Y(y),分别表示X和Y的概率密度函数。
边际概率密度函数的计算可以通过对联合概率密度函数进行积分得到。
3. 条件概率密度函数(Conditional Probability Density Function)条件概率密度函数是在给定某个条件下,另一个随机变量的概率密度函数。
对于二维随机变量(X,Y),其条件概率密度函数可以表示为f_Y|X(y|x),表示在已知X=x的条件下,Y=y的概率密度函数。
条件概率密度函数可以通过联合概率密度函数和边际概率密度函数的比值来计算得到。
多维随机变量函数分布设计

(2,2)
-2
-1
0
1
1
2
3
4
1
0
-1
-2
-2
0
2
4
及一维离散型随机变量函数的分布的求法相同, 把 值相同项对应的概率值合并可得:
的概率分布为
-2 -1 0 1 2 3 4
0.2 0.15 0.1 0.4 0 0.1 0.05
的概率分布为
Z
-2
-1
0
1
2
4
0.4
0.1
0.15
0.2
0.1
0.05
5和的分布
6商的分布
7 积的分布
8最大、最小分
教学进程
教学意图
教学内容
教学环节
1.引言(5分钟)
累计5分钟
在实际应用中,有些随机变量往往是两个或两个以上随机变量的函数. 例如,考虑全国年龄在40岁以上的人群,用 和 分别表示一个人的年龄和体重, 表示这个人的血压,并且已知 及 , 的函数关系式
,
现希望通过 的分布来确定 的分布. 此类问题就是我们将要讨论的两个随机向量函数的分布问题.
可用类似于求一元随机变量函数分布的方法来求 的分布.
a) 求分布函数
其中,
b) 求其概率密度函数 , 对几乎所有的z, 有
定理1 设 是具有密度函数 的连续型随机向量.
(1) 设 是 到自身的一一映射, 即存在定义在该变换的值域上的逆变换:
(2) 假设变换和它的逆都是连续的;
(3) 假设偏导数 存在且连续;
6商的分布
7 积的分布
8最大、最小分布
过程及方法
在实际应用中,有些随机变量往往是两个或两个以上随机变量的函数. 例如,考虑全国年龄在40岁以上的人群,用 和 分别表示一个人的年龄和体重, 表示这个人的血压,并且已知 及 , 的函数关系式
考研概率统计--多维随机变量及其分布笔记

若G为矩形,服从均匀;推:X服从均匀,Y服从均匀,X,Y独立立
2)二二维正态分布(the special one)
1.定义;
Note:1.淡化公式,强调性质
2.规律律:e的-x2,e的-y2,e的-xy
2.性质:
(1)联合可以推边缘;边缘不不能推联合
(2)(aX+bY,cX+dY)服从二二维正态分布(利利用用卷积公式证明)(只要求 5个参数即可)(联合的线性仍然正态)
(3)aX+bY服从正态(只要求2个参数)(二二维推一一维线性依然是正态的)
(4)X和Y相互独立立互推p=0(独立立性仅有数字特征决定)
四 二二维随机变量量函数的分布
1.二二维离散型:已知联合概率分布律律,求Z=g(X,Y)
第三章 多维随机变量量及其分布
知识点:一一 二二维随机变量量及其分布函数 二二 二二维离散型随机变量量 三 二二维连续型随机变量量 四 二二维随 机变量量函数的分布
一一 ห้องสมุดไป่ตู้二维随机变量量及其分布函数
1.二二维随机变量量就是一一个(X,Y)向量量
2.二二维随机变量量的联合分布函数
1)X,Y取积;
2)在离散型上的体现(1.出现0,一一定不不独立立;2.行行行或列列成比比例例)
三 二二维连续型随机变量量(积分积出来的就是连续的)
1.定义:概率密度积分(二二重积分)
2.联合概率密度
1)性质:1.非非负性;2.规范性
2)应用用:求P,就是求二二重积分
在f(x,y)的连续点上,分布求二二阶倒数就是概率密度
方方法:枚举,合并(相同量量合并)
Note:当然还有二二维
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i ,k : g ( x i , y j ) = z k
∑
p ij
=pk ,
(x1,y1) (x1,y2) … p11 p12
(xi,yj) pij g(xi,yj)
…
Z=g(X,Y)
g(x1,y1) g(x1,y2)
例1 设(X,Y)的联合分布列如下所列: 试求(1)Z1=X+Y (2)Z2=X-Y (3)Z3=max{X,Y}的分布列
练习:设随机变量X与Y独立,且均服从0-1 分布,其分布律均为
X P 0 q 1 p
(1) 求W=X+Y的分布律; (2) 求V=max(X, Y)的分布律; (3) 求U=min(X, Y)的分布律。 (4)求w与V的联合分布律。
(X,Y) pij
W=X+Y
V=max(X, Y) U=min(X, Y)
−∞ 或 ∞ −∞
−∞
∫f
X
( z − y ) f Y ( y )dy = ∫ f X ( x) f Y ( z − x)dx.
例2 设X和Y相互独立,并且服从[-1,1]上的均匀分 布,求Z=X+Y的密度函数。
解:
1 f Y ( x) = 2 0
+∞
当 −1 ≤ x ≤ 1 其他
其中α>0,β>0,试分别就以上两 种联结方式写出L的寿命Z的概率 密度.
αe − αx , x > 0, f X ( x) = x ≤ 0, 0,
βe − βy , y > 0, fY ( y ) = y ≤ 0, 0,
其中 α > 0, β > 0 且 α ≠ β . 试分别就以上三种联 接方式写出 L 的寿命 Z 的概率密度 .
X Y -1 -1 2
P (X,Y)
Z1=X+Y Z2=X-Y Z3=max {X,Y}
1
2
5/20 2/20 6/20 3/20 3/20 1/20
5/20 2/20 6/20 3/20 3/20 1/20 (2,2)
4 0 2
(-1,-1) (-1,1) (-1,2) (2,-1) (2,1)
-2 0 -1 0 -2 1 1 -3 2 1 3 2 3 1 2
三、极大(小)值的分布 极大 小 值的分布
设X1, X2, …, Xn相互独立,其分布函数分别为 F1(x1),F2(x2), …, Fn(xn),记 M=max{X1, X2, …, Xn }, N=min{X1, X2, …, Xn } 则,M和N的分布函数分别为:
FM ( z ) = P(max( X 1 , X 2 L X n ) ≤ z ) = P( X 1 < z , X 2 < z , L X n < z ) = P( X 1 < z ) P( X 2 < z ) L P( X n < z ) = ∏ Fi ( z ).
x = 10
x=z
x = z − 10
O
10
20
z
0 < x < 10, 当 0 < z − x < 10,
+∞ −∞
0 < x < 10, 即 时, z − 10 < x < z ,
fR(z) = ∫ f ( x) f (z − x)d x 中被积函数不为零.
z f ( x) f ( z − x )d x, 0 ≤ z < 10, ∫0 此时 10 f R ( z ) = ∫ f ( x ) f ( z − x ) d x , 10 ≤ z ≤ 20, (1) z −10 0, 其他 . 10− x 10−(z − x) , 0≤ x ≤10 , , 0 ≤ z − x ≤10 , 将 f (x) = 50 f (z − x) = 50 0, . 其他 0, . 其他 代入 (1) 式得
n
n
n-1 -
f (z);
n-1 -
fN(z)=n[1-F(z)]
f (z).
例 设系统L由两个相互独立的子系统联接而成,联 接的方式分别为(i)串联,(ii)并联,如图所示设L1,L2 的寿命分别为X与Y,已知它们的概率密度分别为
αe −αx f X ( x) = 0 βe − β y fY ( y ) = 0 x>0 x≤0 y>0 y≤0
( z − x )2 − 2Leabharlann 1 dx = 2π∫∞
−∞
e
x2 +( z − x)2 − 2
dx
∫
∞
−∞
e
z2 − ( x − xz + ) 2
2
1 dx = 2π
∫
∞
−∞
e
z 2 z2 −( x − ) − 2 4
e dx = 2π
z2 − 4
∫
∞
−∞
e
z −( x − ) 2 2
dx
π = e 2π
多维随机变量函数的分布
离散型、连续型 Z=X+Y,Z=XY和Z=X/Y
一、二维离散型随机变量函数的分布律 设二维离散型随机变量(X,Y), (X, Y)~P(X=xi, Y=yj)=pij ,i, j=1, 2, … 则 Z=g(X, Y)~P{Z=zk}= k=1, 2, … (X,Y) 或p
ij
i =1 n
FN ( z ) = P{N ≤ z} = 1 − P { N > z }
= 1 − P{ X 1 > z , X 2 > z K X n > z}
= 1 − P{ X 1 > z} ⋅ P{ X 2 > z}K P ( X n > z ) = 1 −
∏ [1 − F ( z )].
i =1 i
其他 为0
1 z +1 1 z+2 当z - 1 ≤ −1 < z + 1 ≤ 1时,所以f Z ( z ) = ∫ dy = 2 −1 2 4 1 1 1 2− z 当 − 1 < z - 1 < 1 < z + 1时,所以f Z ( z ) = ∫ dy = 2 z −1 2 4
练习 在一简单电路中, 两电阻 R1 和 R2 串联联接 ,
+∞ −∞
z2 − 2•2
=
1 2
1 2
+∞
−
z2 2( 2 )2
2π
−∞
e
2
∫e
z −( x− )2 2
dx =
∫e
−
[
2 (x−
z 2 )] 2
d[
z 2 ( x − )] = 2
1 2
2π
说明
2 一般 , 设X ,Y相互独立且 X ~ N ( µ1 , σ 1 ),Y ~ 2 N ( µ2 , σ 2 ).则 Z = X + Y 仍然服从正态分布 , 且有
i =1 n
n
X i ~ N (50n,2.52 n) ∑
i =1
n
2000 − 50n ⇔ P{∑ X i > 2000} = 1 − Φ ( ) ≤ 0.05 2.5 n i =1
2000 − 50n Φ( ) ≥ 0.95 表 2.5 n 得
查
2000 − 50n ≥ 1.645 ⇒ n ≥ 39 2.5 n
f X (x) =
+∞
1 e 2π
x2 − 2
; fY ( y ) =
1 e 2π
y2 − 2
+∞
−∞
∫
1 e 2π
−
x2 2
dx = 1
由x、y∈R 则Z∈R
卷积公式得
1 f Z ( z ) = ∫ f X ( x) fY ( z − x)dx = 2π −∞ 1 = 2π
∫
∞
−∞
e
x2 − 2
e
设 R1 , R2 相互独立 , 它们的概率密度均为 10 − x , 0 ≤ x ≤ 10, f ( x ) = 50 0, 其他 . 求电阻 R = R1 + R2 的概率密度.
解
由题意知 R 的概率密度为
fR(z) = ∫ f ( x) f (z − x)d x.
−∞
+∞
x
x2 − 2×5
Z=X-2Y+7~N(-3-2*2+7,1+4*1+0)=N(0,5)
例4 卡车装运水泥,设每袋水泥的重量X(kg) 服从N(50,2.52)分布,该卡车的额定载重量为 2000kg,问最多装多少袋水泥,可使卡车超载 的概率不超过0.05.
解:设最多装n袋水泥,Xi为第i袋水泥的重量.则 由题意,令 P{∑ X i > 2000} ≤ 0.05
(0,0) q2 0 0 0 0
(0,1) pq 1 1 0 1 0
(1,0) pq 1 1 0 2 0
(1,1) p2 2 1 1
W V 0 1
q2
0
2 pq
p2
Z=X+Y的分布
• 常见的离散型 • (1)泊松分布的可加性 可推广 • X~P(λ1),Y~P(λ2)且X、Y相互独立,则 Z=X+Y~P(λ1+λ2) • (2)二项分布的可加性 可推广 • X~b(n,p),Y~b(m,p)且X、Y相互独立,则 Z=X+Y~b(n+m,p) 卷积公式
解 (i)串联情况
由于当 L1 , L2 中有一个损坏时 , 系统 L 就停止工作 ,
所以这时 L 的寿命为
Z = min( X ,Y ).
αe − αx , x > 0, 1 − e − αx , x > 0, ⇒ FX ( x ) = 由 f X ( x) = x ≤ 0, x ≤ 0, 0, 0,