二维随机变量的定义、分布函数
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《概率论》二维随机变量及其分布函数的定义、基本性质

定义3-1 n个随机变量X1,X2,…,X n构成的整体X=(X1,X2,…,X n)称为一个n维随机变量或n维随机向量,X i称为X的第i(i=1,2,…,n)个分量.
定义3-2 设(x,Y)为一个二维随机变量,记
F(x,y)=P{X≤x,Y≤y},-∞<z<+∞,-∞<y<+∞,< p="" style="padding: 0px; list-style: none;">
称二元函数F(x,y)为X与y的联合分布函数或称为(X,Y)的分布函数.
(X,Y)的两个分量X与y各自的分布函数分别称为二维随机变量(X,Y)关于X与关于y的边缘分布函数,记为F X(x)与F Y(y).
边缘分布函数可由联合分布函数来确定,事实上,一元函数
几何上,若把(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)落在以(x,y)为顶点、位于该点左下方的无穷矩形D内的概率.
分布函数F(x,y)具有下列性质:
(1)F(x,y)是变量x(或y)的不减函数.
(2)0≤F(x,y)≤l,
对任意固定的y,F(-∞,y)=0
对任意固定的x,F(x,-∞)=0;
F(-∞, -∞)=0,F(+∞,+∞)=1. (3)F(x,y)关于x和关于y均右连续,即F(x,y)=F(x+0,y);F(x,y)=F(x,y+0). (4)对任意固定的x1<x2,y1<y2
F(x2 ,y2)-F(x2,yl)-F(xl,y1)+F(x1+yl)≥0.。
二维离散型随机变量及其分布

P{ X xi } P{ X xi , } P{ X xi , (Y y j )}
j 1
P{ ( X xi , Y y j )} P{ X xi , Y y j } pij
j 1 j 1 j 1
Two-dimension Discrete Random Variable and Distribution
所以,关于X的边缘分布律为:
X
pi.
x1
x2 …
xi …
pi. …
p1. p2. …
关于Y的边缘分布律为:
Y p.j y1 p.1 y2 … yj …
p.2 … p.j …
Two-dimension Discrete Random Variable and Distribution
[例2]见例1,试求(X,Y)关于X和关于Y的边缘 分布律。
1 2/5
Two-dimension Discrete Random Variable and Distribution
联合分布律 边缘分布律
Two-dimension Discrete Random Variable and Distribution
1、统计学中有两种抽样:不放回抽样和有放 回抽样。将例1中“不放回地取两次球”改为 “有放回地取两次球”,试求(X,Y)的联合分 布律、(X,Y)分别关于X,Y的边缘分布律及判断 X,Y是否相互独立? 2、上述我们解决了:已知二维离散型随机变 量(X,Y)的联合分布律,如何求(X,Y)关于X 或关于Y的边缘分布律的问题。那么,已知X,Y的 边缘分布律,能否求(X,Y)的联合分布律呢?
0, Y 1,
表示第二次取红球 表示第二次取白球
j 1
P{ ( X xi , Y y j )} P{ X xi , Y y j } pij
j 1 j 1 j 1
Two-dimension Discrete Random Variable and Distribution
所以,关于X的边缘分布律为:
X
pi.
x1
x2 …
xi …
pi. …
p1. p2. …
关于Y的边缘分布律为:
Y p.j y1 p.1 y2 … yj …
p.2 … p.j …
Two-dimension Discrete Random Variable and Distribution
[例2]见例1,试求(X,Y)关于X和关于Y的边缘 分布律。
1 2/5
Two-dimension Discrete Random Variable and Distribution
联合分布律 边缘分布律
Two-dimension Discrete Random Variable and Distribution
1、统计学中有两种抽样:不放回抽样和有放 回抽样。将例1中“不放回地取两次球”改为 “有放回地取两次球”,试求(X,Y)的联合分 布律、(X,Y)分别关于X,Y的边缘分布律及判断 X,Y是否相互独立? 2、上述我们解决了:已知二维离散型随机变 量(X,Y)的联合分布律,如何求(X,Y)关于X 或关于Y的边缘分布律的问题。那么,已知X,Y的 边缘分布律,能否求(X,Y)的联合分布律呢?
0, Y 1,
表示第二次取红球 表示第二次取白球
二维随机变量的函数的分布

2 数值方法
根据函数的定义和已知分布,可以通过 求解方程来得到函数的分布。
当方程难以求解时,可以使用数值方法 如蒙特卡洛模拟来近似计算函数的分布。
常见的二维随机变量函数的分布
介绍一些常见的二维随机变量函数和它们的分布,以及它们在实际问题中的应用。
线性变换
对于服从正态分布的二维随机变量,经过线性 变换后,其分布也将趋于正态分布。
介绍二维随机变量函数的定义和应用场景,以及一些常见的例子。
定义
二维随机变量函数是将一个或多个随机变 量映射到另一个随机变量的数学函数。
例子
一个常见的二维随机变量函数的例子是计 算两个变量之间的相关性。
二维随机变量函数的分布求解方法
讲解如何通过求解方程或使用数值方法得到二维随机变量函数的分布。
1 方程求解
其他函数示例
还有许多其他类型的二维随机变量函数,如指 数函数、对数函数等。
函数转换法的应用与实例
通过实际应用案例,展示函数转换法在解决二维随机变量函数的分布问题中的应用。
1
应用实例
以金融市场中的投资组合优化问题为例,展示如何使用函数转换法来计算最优投 资组合的分布。
2
优势与局限
介绍函数转换法的优势和局限性,以及如何在实际问题中准确应用。
3
实用案例
分享其他实用案例,如信用评级、股票市场分析等,来展示函数转换法的广泛应 用。
二维随机变量的函数的分 布
随机变量及其函数的定义和性质介绍
二维随机变量的概念和例子
通过实际例子,介绍二维随机变量的定义和特点,以及它们在现实生活中的应用。
定义
二维随机变量是由两个随机变量构成,表示两 个相关事件的联合概率分布。
例子
二维随机变量及其分布

5
一、二维随机变量的联合分布函数与边缘分布函数
1、联合分布函数: F(x,y)
(1)定义:设(X,Y)为二维随机变量,对任意实数 x、y, 称
F (x, y) P {X x , Y y} P {(X x) (Y y )}
为二维随机变量(X,Y)的联合分布函数。
6
(2)联合分布函数的几何意义 (X,Y)平面上随机点的 坐标
三、二维连续型随机变量
23
1、联合概率密度函数:f(x,y)
定义:设二维随机变量(X,Y)的分布函数为 F
(x,y),若存在非负函数f(x,y),使对任意实数
x,y 有
xy
F(x, y)
f (u,v)dudv
则称(X,Y)是二维连续型随机变量,f(x,y)称为(X, Y)的联合概率密度函数。
f (x, y)
0, 其他
求:(1)k; (2)P(Y X );
(3)分布函数F (x, y);
(4)P(0 X 1, o Y X )
26
解:(1)1
f (x, y)dxdy
y
dx
ke2x3ydy
0
0
0
x
k e2xdx e3ydy k
0
0
6
e2xdx 1 e2xd (2x)
X与Y独立.
43
例2:设二维随机变量(X,Y)的概率密度为
f
(
x,
y)
2,
0
x 0,
y, 0 其他
y
1
问X与Y是否独立。
解:f X (x)
f (x, y)dy
3
二维随机变量的定义:
设E是一个随机试验,其样本空间为S .设X、Y是定义在S 上的两个随机变量,由 X,Y 构成的向量(X,Y)称为S的 一个二维随机变量。
一、二维随机变量的联合分布函数与边缘分布函数
1、联合分布函数: F(x,y)
(1)定义:设(X,Y)为二维随机变量,对任意实数 x、y, 称
F (x, y) P {X x , Y y} P {(X x) (Y y )}
为二维随机变量(X,Y)的联合分布函数。
6
(2)联合分布函数的几何意义 (X,Y)平面上随机点的 坐标
三、二维连续型随机变量
23
1、联合概率密度函数:f(x,y)
定义:设二维随机变量(X,Y)的分布函数为 F
(x,y),若存在非负函数f(x,y),使对任意实数
x,y 有
xy
F(x, y)
f (u,v)dudv
则称(X,Y)是二维连续型随机变量,f(x,y)称为(X, Y)的联合概率密度函数。
f (x, y)
0, 其他
求:(1)k; (2)P(Y X );
(3)分布函数F (x, y);
(4)P(0 X 1, o Y X )
26
解:(1)1
f (x, y)dxdy
y
dx
ke2x3ydy
0
0
0
x
k e2xdx e3ydy k
0
0
6
e2xdx 1 e2xd (2x)
X与Y独立.
43
例2:设二维随机变量(X,Y)的概率密度为
f
(
x,
y)
2,
0
x 0,
y, 0 其他
y
1
问X与Y是否独立。
解:f X (x)
f (x, y)dy
3
二维随机变量的定义:
设E是一个随机试验,其样本空间为S .设X、Y是定义在S 上的两个随机变量,由 X,Y 构成的向量(X,Y)称为S的 一个二维随机变量。
3.1 二维随机变量的定义、分布函数

2 X
当 2 x, 且 1 y 0 时 F ( x , y ) P{ X x , Y y }
P{ X 2, Y 1} 1 1 4 6
0
-1
Y X
-1
0
1 2
Y 1
F ( x , y ) P{ X x , Y y } P{ X 1, Y 1}
二维连续型随机变量的联合概率密度的 性质
(1)非负性 (2)正则性
f ( x, y) 0
F ( ,)
(3)可导性
f ( x , y )dxdy 1
2 F ( x, y) f ( x, y) xy
(4)(X,Y)落在平面区域G上的概率
设二维随机变量(X,Y)的概率密度为
1 , SG 0, ( x , y ) G; ( x, y) G.
f ( x, y)
其中G是平面上的有界区域,其面积为SG 则称(X,Y)在D上服从均匀分布.
例题讲解
例1: 设二维随机变量(X,Y)在区域G上服从均匀分 布,其中G是曲线 y=x2 和y=x 所围成的区域,则
定义3.1.4 (二元连续型随机变量)
若存在非负函数 f(x,y),使对任意实数x,y, 二元随机变量(X,Y)的分布函数可表示成如下形式
F ( x , y ) PX x , Y y
f (u, v )dudv
x
y
则称(X,Y)是二元连续型随机变量。
f(x,y)称为二元随机变量(X,Y)的联合概率密度函数.
2 12 2 , 0.75时二元正态分布的 • 下图是当 钟形密度曲面图。
当 2 x, 且 1 y 0 时 F ( x , y ) P{ X x , Y y }
P{ X 2, Y 1} 1 1 4 6
0
-1
Y X
-1
0
1 2
Y 1
F ( x , y ) P{ X x , Y y } P{ X 1, Y 1}
二维连续型随机变量的联合概率密度的 性质
(1)非负性 (2)正则性
f ( x, y) 0
F ( ,)
(3)可导性
f ( x , y )dxdy 1
2 F ( x, y) f ( x, y) xy
(4)(X,Y)落在平面区域G上的概率
设二维随机变量(X,Y)的概率密度为
1 , SG 0, ( x , y ) G; ( x, y) G.
f ( x, y)
其中G是平面上的有界区域,其面积为SG 则称(X,Y)在D上服从均匀分布.
例题讲解
例1: 设二维随机变量(X,Y)在区域G上服从均匀分 布,其中G是曲线 y=x2 和y=x 所围成的区域,则
定义3.1.4 (二元连续型随机变量)
若存在非负函数 f(x,y),使对任意实数x,y, 二元随机变量(X,Y)的分布函数可表示成如下形式
F ( x , y ) PX x , Y y
f (u, v )dudv
x
y
则称(X,Y)是二元连续型随机变量。
f(x,y)称为二元随机变量(X,Y)的联合概率密度函数.
2 12 2 , 0.75时二元正态分布的 • 下图是当 钟形密度曲面图。
概率论与数理统计§3.1 二维随机变量及其函数;§3.2 二维随机变量的分布

2. 性质
(1) f ( x , y ) 0.
( 2)
f ( x, y ) d x d y F (, ) 1.
( 3) 设 G 是 xoy 平面上的一个区域, 点 ( X ,Y ) 落在 G 内的概率为
P {( X ,Y ) G } f ( x , y ) d x d y .
2F ( x, y) (4) 若 f ( x , y ) 在 ( x , y ) 连续, 则有 f ( x, y) . xy
P X a, Y c P (a X , c Y )
1 F (, c ) F (a, ) F (a, c )
(+,c)
x
例2. 设二维随机变量(X ,Y )的联合分布函数
x y F ( x, y ) A B arctan C arctan 2 2 x , y
F ( x, y)
x yy pij , x
i j
其中和式是对一切满足xi x , y j y 的 i , j 求和.
例如,在例4中
1 1 F (1, 2) P{ X 1, Y 2} p11 p12 0 . 3 3
3.2.3 二维连续型随机变量 1.定义
其中A , B , C 为常数. (1) 确定A , B , C ;
(2) 求P (X > 2).
解 (1) F (, ) A B C 1 2 2 y F (, y ) A B C arctan 0 2 2 x F ( x, ) A B arctan C 0 2 2 1 B ,C , A 2 . 2 2 1 x y (2) F ( x, y ) 2 ( arctan )( arctan ) 2 2 2 2
《概率论与数理统计》第3章 二维随机变量及其分布

23 April 2012
第三章 多维随机变量及其分布
注意点
第32页
(1) X 与Y是独立的其本质是: 任对实数a, b, c, d,有
Pa X b, c Y d Pa X b Pc Y d
(2) X 与Y 是独立的,则g(X)与h(Y)也是独立的.
23 April 2012
0
=A/6
所以, A=6
23 April 2012
第三章 多维随机变量及其分布
第22页
例3.3.2
若
(X,
Y)
~
p( x,
y)
6e(2x3y) , 0,
x 0, y 0 其它
试求 P{ X< 2, Y< 1}.
23 April 2012
第三章 多维随机变量及其分布
第23页
y
解: P{ X<2, Y<1} p(x, y)dxdy
3.1.2 联合分布函数
定义3.1.2 (以下仅讨论两维随机变量)
任对实数 x 和 y, 称 F(x, y) = P( X x, Y y)
为(X, Y) 的联合分布函数.
注意:
F(x, y)为(X, Y)落在点(x, y)的左下区域的概率.
23 April 2012
第三章 多维随机变量及其分布
x1 x2 … xi …
23 April 2012
y1 y2 … yj …
p11 p12 … p1j … p21 p22 … p2j … … … ……… pi1 pi2 … pi j … … … ………
第三章 多维随机变量及其分布
第9页
联合分布列的基本性质
(1) pij 0, i, j = 1, 2,… (非负性)
3.1 二维随机变量及其分布

可得
三、二维连续型随机变量及其概率分布
例:设二维随机变量(X, Y)具有概率密度
试求:(1)c 的值;(2)两个边缘密度。
解:(2)由 概率密度函数性质 4,即
即Y的边缘 密度函数为
三、二维连续型随机变量及其概率分布
例:设二维随机变量(X, Y)具有概率密度
试求:(1)c 的值;(2)两个边缘密度。
解:(2)由 概率密度函数性质 4,即
即X的边缘 密度函数为
三、二维连续型随机变量及其概率分布
例:设二维随机变量(X, Y)具有概率密度
试求两个边缘密度。
解:由 概率密度函数性质 4,即
三、二维连续型随机变量及其概率分布
例:设二维随机变量(X, Y)具有概率密度
试求两个边缘密度。
解:由 概率密度函数性质 4,即
三、二维连续型随机变量及其概率分布
解:依题意知,概率密度函数为
由 概率密度函数性质 4,得
三、二维连续型随机变量及其概率分布
解:依题意知,概率密度函数为
三、二维连续型随机变量及其概率分布
两个常见二维连续型概率分布
三、二维连续型随机变量及其概率分布
关于二维正态分布的说明 (1)服从二维正态分布的密度函数的典型图形见下图; (2)二维正态分布的两个边缘分布是一维正态分布。
解:(1)由二维随机变量分布函数的性质, 可得
一、二维随机变量及其分布函数
例:设二维随机变量(X, Y)的分布函数为
解:由(1)式可得
第一节 二维随机变量及其分布
二维随机变量及其分布函数
二维离散型随机变量及其概率分布 二维连续型随机变量及其概率密度
二、二维离散型随机变量及其概率分布
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Ae
(2 x 3 y)
故A 6.
(2 x 3 y ) 6 e , x 0, y 0 求:⑵F(x,y); f ( x, y) 0, 其它
解( 2) 当x 0, y 0时,
F ( x, y)
6e 0 0
x y
( 2 x 3 y )
0
-1
1
2
X
Y X
-1
0
1 2
Y
F ( x , y ) P{ X x , Y y } 1 P{ X 1, Y 1}
X
当 1 x 2 且 1 y 0 时
0
-1
1
2
4
Y X
-1
0
1 2
Y
P{ X 1, Y 1}
当 2 x, 且 1 y 0 时 F ( x , y ) P { X x , Y y }
例1 飞机的重心在空中的位置是由 三个随机变量(三个坐标)来确定的.
身高Y
例2:检查某大学的全体学生的身体状况,
从其中随机抽取一个学生,
分别以X 和Y 表示其体重和身高.
体重X
例如 E:抽样调查15-18岁青少年的身高 X与体重 Y,
以研究当前该年龄段青少年的身体发育情况。
任务: 需要研究的不仅仅是X及Y各自的性质,
3.1.3 二维连续型随机变量
定义3.1.4 (二元连续型随机变量)
若存在非负函数 f(x,y),使对任意实数x,y, 二元随机变量(X,Y)的分布函数可表示成如下形式
F ( x , y ) PX x , Y y
f (u, v )dudv
x
y
则称(X,Y)是二元连续型随机变量。
若二维 随机变量 (X,Y)的
所有可能取值只有限对或可列对,
则称(X,Y)为二维离散型随机变量。
(X,Y)的联合概率分布(分布律)
表达式形式 表格形式
P{X=xi ,Y=yj}=pij,i,j=1,2, …
X
Y
y1 … ym …
x1
x2
…
xn
…
p11
… …
p12
… …
p1n
…
pm1
(4)(X,Y)落在平面区域G上的概率
P{( X , Y ) G }
几何解释
G =曲顶柱体的体积
f(x,y)
f ( x , y )dxdy
f ( x, y )
G
o
x
例题讲解
例1: 已知二维随机变量(X,Y)的概率密度
(2 x 3 y) Ae , x 0, y 0 f ( x, y) 0, 其它
若(X,Y)是随机变量,对于任意的实数 x,y.
F ( x, y ) P( X x ) (Y y )
记作P{ X x, Y y}
称为二维随机变量的联合分布函数
二维随机变量(X,Y)的分布函数F(x,y)的含义 F ( x, y) P( X x ) (Y y)
P{ X 0, Y 1} 10 2
12 11
P{ X 1, Y 0} 2 10
12
11
P{ X 1, Y 1} 2 1
12 11
(X,Y)的联合分布律 X 0 1
Y
0
15 22 5 33
5 33 1 66
1
例2.设随机变量 X 在 1,2,3 中等可能地取值,
dxdy
故
(1 e 2 x )(1 e 3 (1 e 2 x )(1 e 3 y ), F ( x, y) 0,
(2 x 3 y ) , x 0, y 0 6e f ( x, y) 0, 其它
求:⑴系数A;⑵F(x,y);⑶P{X<2,Y<1}; (4)P{2X+3Y≤6}
解(1):由F ( ,)
即:
A A 2x 3y (e ) (e ) 1 6 6 0 0
0 0
f ( x, y)dxdy 1
dxdy 1
y 1
f(x,y) ≠0
解(3): P{ X<2, Y<1}
2
{ x 2, y 1}
f ( x, y )dxdy
1 2 x 3 y
0 dx 0 6e
dy
{x<2, y<1}
2 x
4 3 1 e 1 e
-1
1
1 1 4 4
Y X
-1
0
1 2
Y
F ( x , y ) P{ X x , Y y }
当 x 2, 且0 y 时
1
0
-1
1
2
X
Y=-1
X =1
Y=
0
X =2
0 x 1或y 1 1 1 x 2且 1 y 0 4 1 1 F ( x, y) 1 x 2且0 y 4 4 1 1 2 x且 1 y 0 6 4 x 2且y 0 1
上服从均匀分布,则
x 0, y 0, x y 1
1 1 P{0 x ,0 y } 2 2
1 1 2 dx 2 2dy 0 0
=
2, f ( x, y) 0,
x 0, y 0, x y 1; 其他
6e ( 2 x 3 y ) , x 0, y 0 f ( x, y) 0, 其它
解(4):
y
2
f(x,y) ≠0
P{2 X 3Y 6}
2x 3 y6
6e
(2 x 3 y )
dxdy
0
3 x
三角形
3 0
6e
( 2 x 3 y )
P{ X 2, Y 1} 1 1 4 6
0
-1
1
2
X
Y X
-1
0
1 2
Y
F ( x , y ) P{ X x , Y y } P{ X 1, Y 1}
P{ X 1, Y 0}
2 X
当 1 x 2, 且0 y 时
0
F(x2,y2)
-F(x2,y1)
x1 , y1
x1
x2 , y1
x2
-F(x1,y2)
+F(x1,y1)
P(x1 X x2,y1 Y y2) = F(x2,y2)- F(x2,y1)- F(x1,y2) + F(x1,y1)
二维随机变量的联合分布函数的性质
性质(1) F(x,y)分别关于X和Y 性质(2) 0 单调不减; . ≤ F(x,y) ≤ 1 . F(x, - ∞)= 0 ;F(- ∞,y)= 0 . F(- ∞, - ∞)= 0 ;F(+ ∞, + ∞) = .1 F(x,y)分别关于X和Y 右连续; .
y
几何解释 : F(x, y) 表示 随机点(X ,Y )落在 以(x,y )为顶点,且 位于该点左下方的 无穷矩形内的概率.
( x, y )
o
x
用联合分布函数F(x,y)表示矩形域概率
P(x1 X x2,y1 Y y2)
y2
y1
x1 , y2
x2 , y2
X 1 2 3
Y
1
1/3 1/6 1/9
2
0 1/6 1/9
3
0 0 1/9
=++ =2/ 3
例:(X,Y)的联合分布律如下:
Y X
-1
0
求(1)k=?; (2) F(x,y)=?
1 2
k
+ + +k=1
k =
Y X
-1
0
1 2
当 x1 或
Y
0
y 1 时, F ( x , y ) P{ X x , Y y }
1 1 3 i
F ( x , y) = P ( X x , Y y)
F ( 2 , 2) = P ( X 2, Y 2)
P ( X 1, Y 1 ) P ( X 1, Y 2 ) P ( X 2, Y 1 ) P ( X 2 , Y 2 )
Y 在 1—X 中等可能地取整数值, 求( X, Y )的分布列及F(2,2).
解
X Y
1
1/3 0
2
1/6
1/6 0
3
1/9 1/9
1
2
3
0
1/9
P ( X i , Y j ) P( X i ) P ( Y j X i ) ( i 1, 2, 3, j i )
例题讲解
例1: 设二维随机变量(X,Y)在区域G上服从均匀分 布,其中G是曲线 y=x2 和y=x 所围成的区域,则
(X,Y)的联合概率密度
fx,y=
1 SG 0,
x x dx
1 2 0
1
6, ( x , y ) G; 其他
0
1