随机向量函数

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3.3随机向量函数的分布

3.3随机向量函数的分布

e y , y 0 Y ~ f2 ( y) y0 0,
因为 X 和 Y 独立,所以
x y
x 0, y 0
其它
求 Z X Y 的密度函数.
b 0时 0, 1 e b be b , b 0时
e e , ( X , Y ) ~ f ( x , y ) f1 ( x ) f 2 ( y ) 0,
ln2 0.2 ln 3 0.2 ln4 0.1
E (2 X Y )2 4 0.1 9 0.1 16 0.3 16 0.2 25 0.2 36 0.1 17.9
E ( XY ) 1 0.1 2 0.3 2 0.2 4 0.1 1.5
x yb b x
f ( x, y )dxdy
0
b x
e y dy
b
x yb
e ( e ) 0 dx e x 1 e x b dx 0
b 0
e x e b dx 1 e b be b 0
b


FZ (b) P Z b P X Y b
例 设随机变量 X 与 Y 相互独立, 都服从参数为 p 求 的0 — 1分布, max X ,Y 和 min X ,Y 的数学期望.
解 X
0
P 1 p Y P
1 p 1 p
X
0
Y
0
1
Pi X
(1 p )2 p(1 p) 1 p
0
1 p
1
p(1 p)
Y j
p2
p
E max X ,Y
( X , Y ) ~ f ( x , y ) f1 ( x ) f 2 ( y ) 要求 Z max X ,Y 的密度函数.

概率论与数理统计第3章随机向量

概率论与数理统计第3章随机向量

解 (1)根据概率密度函数性质(2)知
f (x, y)dxdy
Ce(3x4 y) dxdy C e3xdx e4y dy C 1
00
0
0
12
从而 C 1
12
(2)由定义3.3.1知
xy
F(x, y)
f (u,v)dudv
(1 e3x )(1 e4y ), x 0, y 0,
3
7
7
1
3.4.1 二维离散型随机向量的边缘分布
(2) 采取无放回摸球时,与(1)的解法相同,(X,Y)的 联合分布与边缘分布由表3.4给出.
表3.4
Y X
0
1 P{Y=yj} p j
01Biblioteka 2277
2
1
7
7
4
3
7
7
P{X=xi} pi
4 7 3 7
1
3.4.2 二维连续型随机向量的边缘分布
设(X,Y)是二维连续型随机向量,其概率密度为f(x,y),

FX (x) F(x,)
x
f (x,y)dydx
知,X是一个连续型随机变量,且其概率密度为
f X (x)
dFX (x) dx
f (x,y)dy.
(3.4.5)
同样,Y也是一个连续型随机变量,其概率密度为
fY ( y)
= dFY(y)
dy
f (x,y)dx.
(3.4.6)
(X ,Y )
~
N (1,
2
,
2 1
,
2 2
,
)
称(X,Y)为二维正态随机向量.
3.4 边缘分布
1 二维离散型随机向量的边缘分布 2 二维连续型随机向量的边缘分布

二维离散随机向量的概率质量函数的定义

二维离散随机向量的概率质量函数的定义

二维离散随机向量的概率质量函数的定义概率质量函数是描述随机变量取不同取值的概率分布的函数。

对于二维离散随机向量,概率质量函数描述了两个随机变量同时取不同取值时的概率分布情况。

本文将围绕二维离散随机向量的概率质量函数展开讨论,详细阐述其定义及相关概念。

一、二维离散随机向量的定义我们需要了解二维离散随机向量的概念。

在概率论中,随机向量是指由多个随机变量组成的向量。

二维离散随机向量由两个随机变量构成,在数学上可以表示为(X, Y),其中X和Y为两个随机变量。

二、概率质量函数的定义概率质量函数是描述随机变量取不同取值时的概率分布情况的函数。

对于二维离散随机向量(X, Y),其概率质量函数定义为P(X=x, Y=y),即当随机变量X取值为x,Y取值为y时的概率。

概率质量函数通常用P(X, Y)表示,在不致混淆的情况下也可以简写为P(x, y)。

三、概率质量函数的性质1. 非负性:概率质量函数的取值都是非负数,即P(X, Y) ≥ 0。

2. 规范性:对于所有可能的取值(xi, yj),概率质量函数的总和为1,即∑∑P(xi, yj) = 1。

3. 可加性:当事件A和事件B互不相容时,它们同时发生的概率为P(A∩B) = P(X=x, Y=y)。

四、如何计算概率质量函数对于二维离散随机向量的概率质量函数,通常需要根据给定的随机变量取值和概率来计算。

在实际问题中,可以通过样本数据来估计概率质量函数,或者通过理论分析来推导。

五、概率质量函数的应用概率质量函数在概率论和统计学中有着重要的应用。

通过概率质量函数,可以描述随机变量取不同取值的概率分布情况,从而进行概率计算、风险评估和决策分析等。

六、总结二维离散随机向量的概率质量函数是描述两个随机变量同时取不同取值的概率分布情况的函数。

其定义及性质为概率论和统计学的基础知识,对于理解随机变量的概率分布以及进行相关应用具有重要意义。

在实际问题中,需要根据具体情况来计算概率质量函数,并结合其他统计方法进行分析和应用。

随机向量的联合分布函数

随机向量的联合分布函数
若X1,X2独立, X1 ~ N(μ1,σ12), X2 ~ N(μ2,σ22), 则 X1+X2 ~ N(μ1+μ2,σ12+σ22)
相互独立的二项分布、泊松分布、正态分布具有可加性 以上三个结论均可推广到三项及有限项
若Xi~N(μi,σi2), (i=1,2 ···,n), X1,X2, ···, Xn相互独立,实数
(1) 离散型随机变量X1 ,X2 , ···,Xn相互独立等价于联合概率
分布等于边缘概率分布的乘积.
(2) 连续型随机变量X1 ,X2 , ···, Xn相互独立等价于联合概率 密度函数等于边缘概率密度函数的乘积.
可统一为联合概率分布等于边缘概率分布的乘积.
六、随机变量序列独立性的概念
若n个随机变量X1 , X2, ···,Xn相互独立,则它们中的任意 m(1<m≤n)个随机变量也相互独立.
设随机向量(X,Y)的联合密度函数为f(x,y),记Z=g(X,Y). (1) 求Z的分布函数
F(z) P(Z z) P(g(X ,Y ) z)
f (x, y)dxdy
g( x,y)z
(2) 对F(z)求导即得Z的概率密度函数f(z).
例2 设随机向量(X,Y)服从区域
定义 二元实函数F( x , y )=P{ X ≤ x , Y ≤ y} (x,y)∈R2 称为二维随机向量(X,Y)的联合分布函数. (1)(X,Y)为离散型随机向量,且联合概率分布为
P( X xi ,Y y j ) pij
则相应的联合分布函数 F( x, y) pij xi x y j y
(2)(X,Y)为连续型随机向量,且联合概率密度为 f ( x, y)
xy

大学概率论第三章----随机向量

大学概率论第三章----随机向量

大学概率论第三章----随机向量第三章 随机向量第一节 二维随机向量及其分布1、二维随机向量及其分布函数定义1:设E 是一个随机试验,它的样本空间是{}e Ω=.设X(e)与Y(e)是定义在同一样本空间Ω上的两个随机变量,则称(X(e),Y(e))为Ω上的二维随机向量或二维随机变量。

简记为(X,Y).定义2:设(X,Y)是二维随机向量,对于任意实数x,y ,称二元函数 F(x,y)=P{X ≦x ,Y ≦y}为二维随机向量(X,Y)的分布函数或联合分布函数。

(X,Y)的分布函数满足如下基本性质: (1)F(x,y)是变量x,y 的不减函数. (2)0≦F(x,y)≦1,(,)0y F y -∞=对于任意的 ,(,)0x F x -∞=对于任意的(,)0(,)1F F -∞-∞=+∞+∞=,(3)(,), (,)(0,)(,)(,0)F x y x y F x y F x y F x y F x y =+=+关于是右连续的,即, 1122121222211211(4)(,)(,),, (,)(,)(,)(,)0x y x y x x y y F x y F x y F x y F x y <<--+≥对于任意和,有2、二维离散型随机变量定义3:若二维随机向量(X,Y)的所有可能取值是有限对或无限可列多对,则称(X,Y) 为二维离散型随机向量。

设(X,Y)的一切可能值为(,) , ,1,2,i j X Y i j =L ,且(X,Y)取各对可能值的概率为,(,), ,1,2,i j i j P X Y P i j ==L(1) 非负性:,0, ,1,2,i j P i j ≥=L ;,(2)1ij i jp =∑规范性:, (,){,}i i ijx x y yX Y F x y P X x Y Y p ≤≤=≤≤=∑∑离散型随机变量的联合分布函数为定义4:{,}(,1,2,...)(,)ij P X x Y Y p i j X Y X Y ≤≤==称为二维离散型随机变量的概率分布或分布律,或随机变量和的联合分布律。

随机向量的特征函数

随机向量的特征函数

随机向量的特征函数
随机向量是由多个随机变量组成的向量。

在概率论和统计学中,随机向量是一个重要的研究对象。

特征函数是描述随机变量分布的一种方式,而随机向量的特征函数可以用来描述随机向量的分布。

随机向量的特征函数是一个多元复值函数,定义为所有分量的指数函数的乘积的期望值。

具体来说,如果随机向量X = (X1,
X2, ..., Xn),则其特征函数φ(t1, t2, ..., tn)定义为:φ(t1, t2, ..., tn) = E[exp(i(t1X1 + t2X2 + ... + tnXn))]
其中i是虚数单位。

特征函数的变量是一个n维向量(t1,
t2, ..., tn)。

随机向量的特征函数具有一些重要的性质。

首先,特征函数是复值函数,因此可以表示为实部和虚部的组合。

其次,特征函数具有唯一性,即如果两个随机向量的特征函数相同,则它们具有相同的分布。

此外,特征函数具有连续性和可微性等性质。

在实际应用中,随机向量的特征函数可以用来求解随机向量的矩、相关系数、协方差矩阵等统计量。

此外,特征函数还可以用于估计随机向量的分布,例如通过逆傅里叶变换将特征函数转换为概率密度函数。

总之,随机向量的特征函数是描述随机向量分布的一种常用工具,具有许多重要的性质和应用。

第3章 第三章随机向量

第3章  第三章随机向量
且对给定的 成立,故X和Y相互独立. 例4 设 (X, Y)的联合分布密度函数为
3 x, 0 x 1, x y x, p ( x, y ) 2 0, 其他 .
问X, Y是否独立? 解
x 3 2 x x d y 3 x , 0 x 1, p X ( x ) p ( x, y ) d y 2 0, 其他 .
例3 设 (X, Y) 的联合分布列如下, 问X, Y是否独立?
X Y
0 1 2
1 2 20 2 20 4 20
0 1 20 1 20 2 20
2 2 20 2 20 4 20

X p
易得X和Y的边缘分布律分别为:
0 1 4 1 1 4 2 2 4 Y p 1 2 5 0 1 5 2 2 5
3.4 条件分布与随机变量的独立性



e
dt
1 e 2
( x ).
pY ( y )
1 e 2
y2 2
( y ).
本节
上页
下页
3.3 连续型随机向量及分布
本章
上页
下页
3.4 条件分布与随机变量的独立性
1.离散型条件分布
2.连续型条件分布
3.随机变量的独立性
本章
上页
下页
3.4 条件分布与随机变量的独立性
( xi , yi )(i, j 1,2,), 且 P( X xi ,Y y j ) pij ,
则我们把它称为(X,Y)的联合分布列.
本节
上页
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3.2 离散型随机向量及分布
联合分布列:
X
Y
x1 xi

随机向量的函数的分布

随机向量的函数的分布

PART 03
函数的分布
REPORTING
WENKU DESIGN
一元函数的分布
离散型随机变量
对于离散型随机变量,其函数分布可 以通过概率质量函数来描述,表示随 机变量取各个值的概率。
连续型随机变量
对于连续型随机变量,其函数分布可 以通过概率密度函数来描述,表示随 机变量在某个区间内取值的概率密度。
自然语言处理
随机向量的函数在自然语言处理中用于文本表示、情感分析、机器 翻译等任务。
THANKS
感谢观看
REPORTING
https://
随机向量与函数的
复合
随机向量和函数可以相互复合, 形成更复杂的数学对象,如随机 过程和随机场等。
PART 05
随机向量的函数的分布求 解方法
REPORTING
WENKU DESIGN
直接法
通过定义或性质直接求解
利用随机向量的函数的定义或性质,直接推导出其分布函数或概率密度函数。
适用范围
适用于一些简单的随机向量函数,如线性函数、二次函数等。
母函数法
母函数的定义与性质
母函数是一种用于描述离散随机变量概率分 布的数学工具,具有独特的性质和运算规则 。
利用母函数求解随机向量的 函数的分布
通过构造随机向量的函数的母函数,并利用母函数 的性质进行求解,可以得到其分布函数或概率密度 函数。
适用范围
适用于离散型随机向量及其函数,且函数的 表达式较为复杂的情况。
协方差和相关系数
函数的变换
对于随机变量的函数,可以通过一些变换得 到新的随机变量,其分布也会发生相应的变 化。常见的变换包括线性变换、非线性变换 等。
对于多元函数的分布,还需要考虑不 同随机变量之间的相关性,通过协方 差和相关系数来衡量。
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2012-11-21
第三章 二维随机变量
(ii)并联情况
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
由于当且仅当 L1 , L2 都损坏时, 系统 L 才停止工作, 所以这时 L 的寿命为 Z max( X ,Y ). Z max( X ,Y ) 的分布函数为
(1 e αz )(1 e βz ), z 0, Fmax ( z ) FX ( z ) FY ( z ) z 0. 0, αe αz βe βz (α β )e ( α β ) z , z 0, fmax ( z ) z 0. 0,
设一年中7、8月份的长江最高洪峰分别为X,Y, Z=max(X,Y)有助于安全标准的制定。
2012-11-21
第三章 二维随机变量
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
1、和的分布Z=X+Y 2、极值分布Z=min(X,Y),max (X,Y)
2012-11-21
第三章 二维随机变量
二、离散型随机变量函数分布
2012-11-21
第三章 二维随机变量
故有
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
Fmax ( z ) FX ( z )FY ( z ),
Fmin ( z ) 1 [1 FX ( z )][1 FY ( z )].
2012-11-21
第三章 二维随机变量
设系统L由两个相互独立的子系统 L1 , L2
第五讲 二维随机变量函数
周世祥 山东理工大学理学院 2012年11月22日
2006-05-15
一、问题的引入
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
二、离散型二维随机变量的函数 三、连续型二维随机变量的函数
四、小结
2012-11-21
第三章 二维随机变量
一、问题的引入
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
2012-11-21
第三章 二维随机变量
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
即: 若X与Y相互独立,X~B(n1,p),Y~B(n2,p), 则 X+Y~B(n1+n2,p)
二项分布的可加性
类似可得: 若X,Y相互独立,X~π(λ1),Y~π(λ2), 则 X+Y~π(λ1+λ2)
Possion分布的可加性
P{ X C
k1 n1
1
k1 , X 2 k 2 }
k1 n1 k1
p (1 p )
C p (1 p )
k2 n2 k2
n2 k 2
k1 k 2 k

2012-11-21
k1 k 2 k
k k C n11 C n22 p k (1 p) n1 n2 k
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
例2 设两个独立的随机变量 X 与Y 的分布律为 Y 2 4 X 1 3
P P 0.3 0.7 求随机变量 Z=X+Y 的分布律.
解答略: Z X Y pk
0.6
0.4
3 0.18
5 0.54
7 0.28
2012-11-21
第三章 二维随机变量
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
例1 设随机变量 ( X ,Y ) 的分布律为 X Y 0 1
0
1
3/10
3/10
3/10
1/10
求 (1) Z1 X Y , (2) Z 2 XY , (3)Z 3 max{ X , Y } 的分布律.
2012-11-21
第三章 二维随机变量
当 z 0 时, f ( z ) 0,
于是 Z X Y 的概率密度为 αβ [e αz e βz ], z 0, f (z) β α 0, z 0.
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第三章 二维随机变量
推广
设 X 1 , X 2 ,, X n 是 n 个相互独立的随机变
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 ).
2012-11-21
第三章 二维随机变量
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
αe αx , x 0, 由 f X ( x) x 0, 0,
第三章 二维随机变量
k k k 由 C n11 C n22 C n1 n2得 k1 k 2 k
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
P{Y k} C
k n1 n2
p (1 p)
k
n1 n2 k
所以Y=X1+X2服从二项分布B(n1+n2,p)
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
量, 它们的分布函数分别为 FX i ( xi ), ( i 1,2,, n)
则M max( X 1 , X 2 ,, X n )及N min( X 1 , X 2 ,, X n ) 的分布函数分别为 Fmax ( z ) FX1 ( z ) FX 2 ( z ) FX n ( z ),
fZ (z) 或 fZ (z)


f X ( z y ) fY ( y ) d y ,
f X ( x ) fY 第三章 二维随机变量
例4 设两个独立的随机变量 X 与Y 都服从标准正 态分布,求 Z=X+Y 的概率密度.
2012-11-21
第三章 二维随机变量
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
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.
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
联接而成, 连接的方式分别为 (i) 串联, (ii) 并联, (iii) 备用(当系统 L1 损坏时, 系统L2 开始工作 ), 如 图所示. X L1
Y L2
L1 L2
X Y
L1 X Y L2
设 L1 , L2 的寿命分别为 X ,Y ,已知它们的概率密 度分别为
第三章 二维随机变量

第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
1 fZ (z) e 2
1 e 2
z2 4

x2 2
e
( z x )2 2
dx
dx
e


z 2 x 2
z t x 2
1 e 2
z2 4
e
t 2
fZ (z)


z
由此可得概率密度函数为
f ( z y, y ) d y.
由于X 与Y 对称, f Z ( z )
f ( x , z x ) d x .

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第三章 二维随机变量
当 X, Y 独立时, f Z (z )也可表示为
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量

1 e 由于 f X ( x ) 2 1 fY ( y ) e 2
x2 2
, x , , y ,
y2 2
由公式
fZ (z)
f X ( x ) fY ( z x ) d x ,

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Z ~ N ( μ1 μ2 , σ σ ).
2 1 2 2
有限个相互独立的正态随机变量的线性组合 仍然服从正态分布.
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第三章 二维随机变量
3. M max( X , Y )及N min( X , Y )的分布
设 X ,Y 是两个相互独立的随机变量, 它们
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
例3* 设随机变量X1与X2相互独立,分别服 从二项分布b(n1,p)和b(n1,p),求Y=X1+X2 的 概率分布.
解 依题知Y的可能取值为0,1,2,...,n1+n2,因 此对于k (k= 0,1,2,...,n1+n2),由独立性有
P{Y k}
k1 k 2 k
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第三章 二维随机变量
三、连续型随机变量函数分布
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
1. Z=X+Y 的分布
设( X ,Y )的概率密度为f ( x , y ), 则Z X Y 的分布函数为
FZ ( z ) P{ Z z }
[
z y
Fmin ( z ) 1 [1 FX1 ( z )][1 FX 2 ( z )][1 FX n ( z )]. 若 X 1 , X 2 ,, X n 相互独立且具有相同的分布函数
dt
1 2
e
z2 4
.
即 Z 服从 N (0,2) 分布.
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第三章 二维随机变量
说明
2 一般 , 设X ,Y相互独立且X ~ N ( μ1 , σ1 ),Y ~ 2 N ( μ2 , σ 2 ).则 Z X Y 仍然服从正态分布 , 且有
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
第 三 讲 相 互 独 立 的 随 机 变 量
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