三十六技之三十三技：函数期望是关键,常用分布背特征,特征性质要牢记,二维特征定相关。
31二维随机变量及其分布函数PPT课件
23
3.说明
几何上, z f (x, y) 表示空间的一个曲面.
f (x, y) d x d y 1,
表示介于 f(x, y)和 xOy 平面之间的空间区域的 全部体积等于1.
P{( X ,Y ) G} f (x, y) d x d y G
P{( X ,Y ) G}的值等于以G为底 ,以曲面z f (x, y) 为顶面的柱体体积.
实际中，有些随机试验的结果要用两个或
两个以上的随机变量来描述。例如: 砖的质量
指标：抗压强度，抗折强度；儿童发育指标：
身高，体重，胸围等；衡量企业经济效益的指
标：劳动生产率，资金产值率等。 飞机的重
心在空中的位置是由三个随机变量(三个坐标）
来确定的等等.
2
第3.1节 二维随机变量及其分布
一、二维随机变量及其分布函数 二、二维离散型随机变量 三、二维连续型随机变量 四、两个常用的分布 五、小结
则称( X ,Y )服从参数为μ1 , μ2 , σ1 , σ2 , ρ的二维
正态分布 .记为
(X
,Y
)
~
N ( μ1,
μ2
,
σ12
,
σ
2 2
,
ρ)
34
结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败 也是伟大的，所以不要放弃，坚持 就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End
记为G
(G1 e3) (1 e8) ；
G
P(XY) P(( X ,Y )G ) f ( x, y)dxdy
12
dx
概率论_特征函数
概率论_特征函数特征函数（characteristic function）是概率论中一个非常重要的工具，它能够完全描述一个随机变量的分布，并且可以用来推导和证明一系列的性质和定理。
特征函数具有许多重要的性质，如唯一决定定理、独立性的性质、收敛性的性质等。
特征函数的定义如下：对于一个随机变量X，它的特征函数$\varphi(t)$定义为$E[e^{itX}]$，其中 i 是复数单位，t 是实数。
特征函数是关于 t 的复数函数，其实部和虚部分别是 $\cos(tx)$ 和$\sin(tx)$。
特征函数的一个重要性质是唯一决定性（uniqueness），即对于一个分布，它的特征函数是唯一确定的，并且确定了分布的所有性质。
这一性质使得特征函数成为一种描述概率分布的有效工具。
对于连续分布，特征函数可以通过概率密度函数和积分的关系得到，对于离散分布，特征函数可以通过概率质量函数和求和的关系得到。
另一个重要的性质是独立性的性质。
如果两个随机变量 X 和 Y 是独立的，那么它们的特征函数的乘积等于它们各自的特征函数的乘积。
即$\varphi_{X+Y}(t)=\varphi_X(t)\varphi_Y(t)$。
这个性质可以用来推导和证明随机变量的和的分布。
特别地，如果 X 和 Y 是独立同分布的，那么它们的特征函数的乘积等于它们特征函数的平方。
特征函数还有一个重要的性质是收敛性的性质。
对于一个随机变量序列X₁,X₂,...，如果它们的特征函数逐点收敛于一个函数，那么这个函数也是一个随机变量的特征函数，且收敛到的分布是弱收敛的。
这个性质可以用来证明中心极限定理等重要的结果。
特征函数在概率论和统计学中有广泛的应用。
它被用来推导和证明许多重要的定理，如中心极限定理、大数定律、极限理论等。
它还可以用来计算随机变量的矩、协方差、相关系数等统计量，并且可以用来推导各种分布族的性质。
特征函数的计算通常比较简单，只需计算指数函数的期望。
常用分布函数及特征函数
威布尔分布
2 x 1e x , x 0 1/ 2 / 2 / 1 1/ 1 f x ，数学期望 1/ 1 ，方差 x0 0,
伽马（Gamma）分布 , ，形状参数 ，尺度参数
j a a 1 a k 1 a b a j it k 特征函数 ， k 阶原点距 EX a b a b 1 a b k 1 a j 0 a b j j 1
卡方分布
2
n ，即
n 1 , 2 2
1 n / 2 1 x / 2 e ,x 0 2n / 2 n / 2 x n / 2 f x ，数学期望 n ，方差 2n ，特征函数 1 2it x0 0,
nm 2 nm n n / 2 m m / 2 x n / 21 nx m 2 , x 0 f x n m 2 2 0, x0
2m 2 n m 2 m ,m 4 , m 2 ，方差 数学期望 2 m2 n m 2 m 4
f x1 , , xn 2
帕累托（Pareto）分布
C
k k k 2 k k 1 , x ,k 2 f x x , k 1 ，方差 ， 0 ，数学期望 2 k 1 k 1 k 2 0, x
t 分布 n 1 n 1 x 2 2 n 2 1 f x ,n 3 ，数学期望 0， n 1 ，方差 n n n2 n 2
特征函数讲解.ppt
| eitx || (eihx 1) | dF ( x)
| (eihx 1) | dF( x) | eihx -1|dF( x) A | (eihx 1) | dF( x)
| x| A
A
2 dF( x) A | (eihx 1) | dF( x)
复随机变量函数的数学期望，设=g(),
E(eit ) E(eitg( ) )
eitg
(
x
)
dF
(
x
)
由此可以引出：
定义4.5.2 若随机变量的分布函数为F ( x),则称
f (t ) E(eit )
eitx
dF
(
x
)
为的特征函数(characteristic function)
| x| A
A
2
dF( x) 2
A hx | sin |dF( x)
| x| A
A
2
由此可以看到，A足够大时，第一部分可以任意
小，h的绝对值足够小时，第二部分也可以任意小.
(3) 性质3 对于任意的正整数n以及任意实数t1, t2 , , tn ,
nn
以及复数1, 2 , n ,成立
eix d x |
|
eix
|d
x
0
0
因而 | ei 1 || |
因此
|
e e i tx1
i tx2
it
ei tx
|
x2
x1
经过交换积分次序我们可以得到
IT
1 2π
常见分布的特征函数
常见分布的特征函数特征函数概述特征函数是概率论和数理统计中的常用概念，它是一个复数函数，描述了随机变量的特征信息。
对于一个随机变量X，它的特征函数f(t)定义为：f(t) = E[e^(itX)]，其中i为虚数单位，E为期望运算符。
特征函数不仅对概率密度函数具有很好的描述和表达作用，还可以描述随机变量的各种性质，比如分布、矩和相关系数等。
下面将具体介绍几种常见的分布的特征函数。
1.正态分布正态分布是自然界中多种现象的分布模式，其概率密度函数在数学上也能很好地描述为高斯函数。
其特征函数如下：f(t) = e^(-t^2/2)该特征函数具有良好的解析性质和奇偶性质，能很好地反映正态分布的对称性和峰态。
2.泊松分布泊松分布是描述单位时间内某个随机事件发生次数的概率分布，例如单位时间内打进一个电话亭电话而来的电话数量、在网球场内接到的球的数量等。
其特征函数如下：f(t) = e^(λ(e^(it)-1))其中λ为单位时间内事件发生的平均次数。
3.指数分布指数分布是描述随机事件发生的时间间隔的概率分布，例如寿命、等待时间、顾客到达时间等。
其特征函数如下：f(t) = 1 / (1-it/λ)，其中λ为事件发生的平均速率。
4.卡方分布卡方分布是应用最广泛的概率分布之一，常用于分析样本差异性和偏离程度，例如方差分析、偏度分析、正态性检验等。
其特征函数如下：f(t) = (1-2it)^(-k/2)其中k为自由度。
5. beta分布beta分布是应用广泛的概率分布之一，常用于贝叶斯统计、假设检验、数据挖掘等领域。
其特征函数如下：f(t) = B(a+it,b-it) / B(a,b)其中B(a,b)表示beta函数，a,b为形状参数。
上述几种分布是常见的概率分布，它们的特征函数形式各不相同，但都能很好地反映分布的各种性质和特点，为进一步分析和研究提供了便利。
常用分布函数及特征函数
常用分布函数及特征函数常用的分布函数及特征函数主要包括正态分布、伯努利分布、二项分布、泊松分布、指数分布和卡方分布等。
下面将分别对这些分布函数及其特征函数进行介绍。
1. 正态分布（Normal Distribution）正态分布是以均值μ和方差σ²为参数的连续概率分布。
其概率密度函数为：f(x)=1/(σ*√(2π))*e^(-(x-μ)²/(2σ²))正态分布的特征函数为：φ(t) = e^(itμ - (σ²t²)/2)，其中i为虚数单位。
2. 伯努利分布（Bernoulli Distribution）伯努利分布是一种离散概率分布，用于描述只有两种结果（成功或失败）的随机试验。
其概率函数为：P(X=k)=p^k*(1-p)^(1-k)，k=0或1伯努利分布的特征函数为：φ(t) = 1-p + pe^(it)3. 二项分布（Binomial Distribution）二项分布是描述n重伯努利试验中成功次数的离散概率分布。
其概率函数为：P(X=k)=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k)，k=0,1,...,n二项分布的特征函数为：φ(t) = (p*e^(it) + 1-p)^n4. 泊松分布（Poisson Distribution）泊松分布是用于描述单位时间（或单位空间）内随机事件发生次数的离散概率分布。
其概率函数为：P(X=k)=(λ^k*e^(-λ))/k!泊松分布的特征函数为：φ(t) = e^(λ*(e^(it)-1))5. 指数分布（Exponential Distribution）指数分布是描述连续随机事件发生时间间隔的概率分布。
其概率密度函数为：f(x)=λ*e^(-λx)，x>=0指数分布的特征函数为：φ(t) = λ/ (λ-it)6. 卡方分布（Chi-square Distribution）卡方分布是描述标准正态分布随机变量平方和的概率分布。
特征函数与分布函数的关系
特征函数与分布函数的关系
特征函数是概率论与数理统计中的一种重要工具，用于描述随机变量的性质。
它与分布函数密切相关，二者之间有着紧密的联系。
特征函数是指随机变量的复数形式的期望函数，即
E[e^(itX)]，其中i为虚数单位，t为实数。
它的意义在于，对于任意的t，特征函数都能唯一地描述随机变量X的各种特性，如分布、均值、方差、偏度、峰度等。
特别地，当t=0时，特征函数的值为1，表示随机变量的期望为1。
分布函数是指随机变量取值不超过某个数值时的概率，即
F(x)=P(X<=x)。
它描述了随机变量的取值范围及其概率分布情况。
在统计分析中，分布函数经常用于推断某个事件发生的可能性大小。
特征函数与分布函数的关系可以用逆傅里叶变换来描述。
具体来说，若X的特征函数为φ(t)，则X的分布函数为
F(x)=1/2π∫φ(t)e^(-itx) dt。
反之，若X的分布函数为F(x)，则X的特征函数为φ(t)=∫e^(itx) dF(x)。
这表明，特征函数和分布函数是一一对应的关系，可通过逆傅里叶变换相互转换。
在实际应用中，特征函数与分布函数的关系可用于求解各种随机变量的概率密度函数、累积分布函数、期望值、方差等等。
它对于统计分析和数据建模具有重要的作用，是概率论与数理统计中不可或缺的基础工具。
特征函数的概念及意义
特征函数的概念及意义目录：一．特征函数的定义。
二．常用分布的特征函数。
三．特征函数的应用。
四．绪论。
一．特征函数的定义设X 是一个随机变量，称 ()()itXe t E =ϕ, +∞<<∞-t ,为X 的特征函数.因为＝１Ｘit e ，所以()itX e E 总是存在的，即任一随机变量的特征函数总是存在的.当离散随机变量X 的分布列为() ,3,2,1,P p k ===k x X k ，则X 的特征函数为()∑+∞==1k k itx p e t k ϕ, +∞<<∞-t .当连续随机变量X 的密度函数为()x p ,则X 的特征函数为 ()()⎰+∞∞-=dx x p e t k itx ϕ, +∞<<∞-t .与随机变量的数学期望，方差及各阶矩阵一样，特征函数只依赖于随机变量的分布，分布相同则特征函数也相同，所以我们也常称为某分布的特征函数.二．常用分布的特征函数1、单点分布：().1P ==a X 其特征函数为 ().e t it a =ϕ2、10-分布：()(),10x p 1p x X P x1x =-==-，，其特征函数为()q pe t it +=ϕ，其中p 1q -=.3、泊松分布()λP ：()λλ-==e k k X P k！，k=0,1， ，其特征函数为()()∑+∞=---===0k 1e e kiktitit e e e e k et λλλλλϕ！. 4、均匀分布()b a U ,：因为密度函数为()⎪⎩⎪⎨⎧<<-=.;,0,1其他b x a a b x p所以特征函数为()()⎰--=-=b aiatibt itx a b it e e dx a b e x ϕ. 5、标准正态分布()1,0N ：因为密度函数为()2221x e x p -=π， +∞<<∞-x .所以特征函数为()()⎰⎰∞+∞-∞+∞-----∞==dxit x t x itx e edx e x 2222222121πϕ=⎰-∞+-∞----=ititt t t edz ee22222221π.其中⎰-∞+-∞--=ititx dz eπ222 .三．特征函数的应用1、在求数字特征上的应用求()2N σμ，分布的数学期望和方差. 由于()2N σμ，的分布的特征函数为()2t i 22et σμϕ=,于是由()k k k i 0ξϕE =得，()μϕξi 0i ′==E , ()22″220i σμϕξ--==E , 由此即得()222D σξξξμξ=E -E ==E ，.我们可以看出用特征函数求正态分布的数学期望和方差, 要比从定义计算方便的多.2、 在求独立随机变量和的分布上的应用利用归纳法, 不难把性质4推广到n 个独立随机变量的场合,而n21,ξξξ ，，是n 个相互独立的随机变量, 相应的特征函数为()()()∑==n 1i i n 21t t t ξξϕϕϕ，则，，， 的特征函数为()()∏==n1i i t t ϕϕ.设()n ,,21j j ，=ξ是n 个相互独立的，且服从正态分布()2N j j a σ，的正态随机变量.试求∑==n1j j ξξ的分布.由于j ξ的分布为()2N j j a σ，，故相应的特征为()222tia j j je t σϕ=.由特征函数的性质()()ξϕϕ可知∏==nj j t t 1的特征函数为()()21212221112t t a i n j nj tia j nj j nj j j jeet t ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==∑∑=====∏∏σσϕϕ.而这正是⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∑∑==n j j n j j a N 121,σ的特征函数.由分布函数与特征函数的一一对应关系即知ξ服从⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∑∑==n j j n j j a N 121,σ. 3、 在证明二项分布收敛于正态分布上的应用在n 重贝努力实验中，事件A 每次出现的概率为p(0<p<1)，n μ为n 次试验中事件A 出现的次数，则dt e x npq np P xt nn ⎰∞-∞→=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<-2221lim πμ.要证明上述结论只需证明下面的结论，因为它是下面的结论一个特例. 若 ,,21ξξ是一列独立同分布的随机变量，且(),,2,1,0,22 =>==E k D a k k σσξξ则有dt e x nna P xt n k k n ⎰∑∞-=∞→=⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<-21221lim πσξ.证明 设a k -ξ的特征函数为(),t ϕ则∑∑==-=-nk k nk kn anna11σξσξ的特征函数为nn t ⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛σϕ又因为()(),,02σξξ=-=-E a D a k k 所以()()20,00σϕϕ-=''=' 于是特征函数()t ϕ有展开式()()()()()()222222112000t t t t t t οσοϕϕϕϕ+-=+''+'+=.从而对任意的t 有，∞→→⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-n e n t nt n t tn,2122222οσϕ. 而22t e-是()1,0N 分布的特征函数，由连续定理可知dt e x n na P xt n k k n ⎰∑∞-=∞→=⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<-21221lim πσξ.成立，证毕.我们知道在n 2221P lim μπμ中dt e x npq np xt n n ⎰∞-∞→=⎪⎪⎭⎫⎝⎛<-是服从二项分布.()n k q p C k p kn k k n n ≤≤==-0,μ.的随机变量，dt e x xt ⎰∞-∞→=⎪⎭⎫⎝⎛<-2221P lim πλλξλλ为“泊松分布收敛于正态分布” , 我们把上面的结论常常称为“ 二项分布收敛于正态分布”.4、在求某些积分上的应用我们知道⎰+∞-022dx e x x k 可以用递推法，现在我们用特征函数来解决随机变量ξ服从⎪⎭⎫ ⎝⎛21,0N ，其密度函数为：()21x e x p -=π，其特征函数为：()∑⎰∞+=-∞+∞--⎪⎭⎫ ⎝⎛-==⋅⋅=0241!41122i tit x itx i tedx e e t πϕξ， 故 ()()()() +++⎪⎭⎫⎝⎛-+⎪⎭⎫ ⎝⎛-=+!131241!!241212k t k k k t k kkξϕ ，所以 ()()()!!1221!!24102-⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=k k k kkk ξϕ,由特征函数的性质 ()()()kk kk k i 2!!120222-=-=E ξϕξ，又 ⎰+∞-=E 0222dx e x x k kξ，故()⎰∞+∞-+--=122!!122k x k k dx e x .即 ()⎰∞++--=0122!!122k x k k dx e x四．结论从上面的内容可以看出：特征函数并不是一个抽象概念，在概率论与数理统计的许多问题中，无论是证明还是应用，通过构造特征函数，比如在求分布的数学期望和方差；在求独立随机变量和的分布上的应用，利用独立随机变量和的特征函数为特征函数的积性质推广，往往能使问题得到简化；在证明二项分布收敛于正态分布上的应用，可以从特例到一般问题，从而使问题迎刃而解；在求某些积分上的时候，可以通过构造特征函数使问题简单.。
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f ( x) =
1 −| x | e , − ∞ < x < +∞ 2
【0，2； 1 − e −1 】
求（1） EX 和 DX ； （2） E[min(| X |,1)] . 例 33-2. 设随机变量 X~ U[ 1, 2]; 记随机变量
2 2
(IV) P(Y1+Yn ≤ 0). 【 (I)
n n −1 2 1 σ (i = 1,2,L, n). (II) − σ 2 . III) c = 2(n − 2) n n
2
(IV) 1/2】
【类似例子 设X1, X2, …,Xn iid, ~ N(μ, σ ), 它们的算术平均值记为 X 令Yk = Xk −⎯X, 求 DYk, k=1, 2, …, n.
【类似例子 某流水生产线上每个产品不合格的概率为p(0< p <1), 各产品合格与否相互独 立, 当出现一个不合格产品时即停机检修. 设开机后第一次停机时已生产了的产品个数为X, 求X的数学期望EX和方差DX. ● 常见分布的综合或结合 例 33-13. 设X,Y 【1 /p, q /p 】 】
2
t≥0 t<0
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1
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Z
0
1
2
P
服从均匀分布, 令 U = ⎨
2/3
1/4
1/1
例 33-6. 设随机变量X和Y的联合分布在以点(0,1), (1,0), (−1,0)为顶点的三角形区域上
⎧ 1, 若2Y ≥| X |, 则 其 数 学 期 望 EU = ______, 其他. ⎩− 1,
方 差 DU =
__________ .
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i.i.d. ~ Ex(λ), 记T =X+Y，则DT=
2
.
【Γ (2, λ), 2/λ 】
2
例 33-14. 设X1, X2, …,Xn (n>2)为来自总体N(0, σ ) 的简单随机样本，⎯X为样本均值， 记Yi = Xi −⎯X, i = 1, 2, …, n. 求：(I) Yi的方差 D Yi , i = 1, 2, …, n; (II) Y1与Yn的协方差Cov(Y1,Yn) (III) 若c(Y1+Yn) 是σ 的无偏估计量，求参数c.
三十六技之三十三技：函数期望是关键，常用分布背特征， 特征性质要牢记，二维特征定相关。
【相关知识点】 随机变量（向量）的函数的期望的计算公式； 常见分布的期望与方差； 期望、方差、协方差、相关系数的求法与性质应用 随机变量分解法求数字特征 例题 ● 数字特征的计算（包括期望、方差、协方差、相关系数等）
若X
⎧0, V =⎨ ⎩1，
≤ 2Y .. 若X > 2Y
若X
【解】
cov(U ,V ) 1 = . DU ⋅ DV 3
例 33-17. 设随机变量 Y~ Ex(1), 随机变量 求 (I) X1，X2的联合概率分布. (III) X1，X2的相关系数. 【解】 (I)
⎧0, 若Y ≤ k Xk = ⎨ k = 1, 2 ⎩1, 若Y > k ,
其中 0 ≤ α ≤ 1, λ > 0, μ > 0 为常数， （1）求 T 的数学期望与方差； （2）求在呼唤时间不超过 1 小时的条件下，呼唤时间 T ≤ t 的概率密度.
α 1−α 2α − α 2 （ 2 1 − α） − (1 − α ) 2 2α (1 − α ) ； DT = = + − 【解】(1) ET = + λ μ λμ λ2 μ2
例 33-12.
如第i名射手每次命中概率p i (0< p i <1), i=1,2. 求两射手均停止射击时脱靶（未命中） 总数的分布及数学期望. 【解】当p1 ≠ p2 ，
p1 p2 [(1 − p2 ) n+1 − (1 − p1 ) n +1 ] ； p1 − p2
2
当p1 = p2 ，
(n + 1) p1 (1 − p1 ) n .
【解】 (I) r = 0
(III) EU= EV= 0,
Cov(U,V)= EUV= E(X *)2 − E(Y *)2 = 0= EUEV ρ = 0
【注】 rX *Y * = rXY , E ( X *) = 0, D ( X *) = 1, E ( X *) = 1 .
2
● 特殊方法 — 随机变量的分解法 例 33-10. 设 X ~ B(n,p), 求 EX 和 DX.
清华大学 刘坤林 水木艾迪网址: 4
=
1 n
∑k =1 X k .
n
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Y X
0 1
2 2 2 2
1 0.07 0.08
0 0.18 0.32
1 0.15 0.20
则X 和Y 的协方差 Cov(X , Y ) = ________ . 【 0.02】 例 33-5. 设A, B为随机事件，且P( A) = 1/4, P(B| A) = 1/3, P( A | B) =1/2, 令
【解】
DZ = P( Z = 1) P ( Z = 0) = 2λμ /(λ + 2 μ ) 2 .
例 33-16. 设（X, Y）服从 G 上的均匀分布， 其中 G
= {( x, y ) 0 ≤ x ≤ 2, 0 ≤ y ≤ 1} ，
求 U 和 V 的相关系数.
记
⎧0, U =⎨ ⎩1，
r=
≤Y , 若X > Y
2
(B) E ( X 1 X 2 ) = (1 − r ) ；
∑
n
i =1
X i ) = n (1 − r ) ； (D) 令 Yi = X i2 , i = 1,2,..., n 则 ∑i =1Yi ~ B(n, 1 − r ) .
n
例 33-8. 将一枚硬币重复掷 n 次, 以 X 和 Y 分别表示正面向上和反面向上的次数, 则 X 和 Y 的相关系数等于 ( （A） –1. ) (B) 0.
(II) U＝ X 1 X 2 的分布.
X2 X1
0 0 1 1 0
1 − e −1
e −1 − e −2
e −2
−1
(II) U 的分布律（分布列）为
0 ⎛ ⎜ −1 −2 ⎝1 − e + e
e
1 ⎞ −2 ⎟ 。 −e ⎠
(III)
r = 1/ 1 + e .
例 33-18. 某箱装有 100 件产品, 其中一、二和三等品分别为 80、10 和 10 件，现在随机抽 取一件，令
【1/3， 8/9 】
例 33-7. 设随机变量 X1, X2, …,Xn是iid的, 且 ~ ⎜ ⎜ < q <1, r ≥ 0, p + q + r = 1. (A) X1 = X2; (C) D( 则（ ） 。
⎛ −1 0 1 ⎞ ⎟ ⎟ , 其中 0 < p <1, 0 ⎝ q r p⎠
【D 】
⎧ ∑ h( x i ) p i , ⎪ ⎪ i E[h( X )] = ∫ h( x)dF ( x) = ⎨+ ∞ −∞ ⎪ ∫ h( x) f ( x)dx, ⎪ ⎩−∞
+∞
+ ∞+ ∞
A：直接计算
X ~ { pi }, X ~ f ( x).
⎧ ∑∑ h( xi , y j ) pij , ( X , Y ) ~ { pij }, ⎪ i j ⎪ E[h( X )] = ∫ ∫ h( x, y )dF ( x, y ) = ⎨+ ∞+ ∞ − ∞− ∞ ⎪ ∫ ∫ h( x, y ) f ( x, y )dxdy , ( X , Y ) ~ f ( x, y ). ⎪ ⎩ − ∞− ∞
若X > 0 ⎧1 ⎪ Y = ⎨0 若X = 0 ⎪ ⎩− 1 若X < 0,
则方差 DY = _________.
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例 33-3. 某寻呼台的来电呼唤时间 T（单位：小时）是一个随机变量，满足
⎧αe − λt + (1 − α )e − μt P(T > t ) = ⎨ 1 ⎩