CH3 第2节 边缘分布

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率分布;若其中一等品有一件,求其中二等品
的概率分布。 解:设 X 及 Y 分别是取出的 4 件产品中一等品及二
等品的件数,则我们有
P( X
i,Y
j)
C3i C5j C24i j C140

i 0,1,2,3; j 0,1,2,3,4; 4 i j 0,1,2
即 i 0,1,2,3; j 0,1,2,3,4; i j 2,3,4
1 ex xe y
F (x, y) 1 ey yey
0
0x y 0 yx
其它
求FX(x)与FY(y)。
1 ex x 0
FX ( x) F ( x,)
0
x0
1 e y ye y y 0
FY ( y) F (, y)
0
y0
连续型随机变量
1) 的边缘分布函数:
x
F ( x) F ( x,)
j 1
j 1
记作pi• pij,i 1,2,构成 的一个概率分布
j 1
称为边际分布列;同样,记
P• j P( y j ) P( xi , y j ) pij , j 1,2,
i 1
i 1
也构成 的边际分布列。显然
pi• p• j
pij 1
i 1
j 1
i1 j1
例 1.已知 10 件产品中有 3 件一等品,5 件二等品,2 件三等品。从这批产品中任取 4 件产品,求其中 一等品、二等品件数各自的分布律。

F
(x)
F( x,)
lim F( x,
y
y)
F ( y) P( y) P( , y) F (, y)

F
(

概率统计与数理统计第二节 边缘分布与条件分布

概率统计与数理统计第二节 边缘分布与条件分布

p21 p22 p2 j


pi 1 pi 2 pij




j 1

P{ X xi } pij , i 1,2,;
P{Y y j } pij , j 1,2,.
i 1

例1
已知下列分布律求其边缘分布律.
Y
X
0 1
0
16 49 12 49
记为 FX ( x ) F ( x , ). 同理令 x ,
FY ( y ) F (, y ) P{ X ,Y y } P{Y y }
为随机变量 ( X,Y )关于Y 的边缘分布函数.
2.离散型随机变量的边缘分布律
( 定义 设二维离散型随机变量 X ,Y )的联合分布 律为 P { X xi ,Y y j } pij , i , j 1,2,. 记 pi pij P { X xi }, i 1,2,,
x
因而得
6( x x 2 ), 0 x 1, f X ( x) 其他. 0,
当 0 y 1 时,
y y x
(1,1)
fY ( y )


y

f ( x, y) d x
6d x
O

y
y x2
x
6( y y ).
当 y 0 或 y 1时, fY ( y )
dy ,
1 y μ2 x μ1 , 令 t ρ 2 σ1 1 ρ σ2
则有
1 f X ( x) e 2πσ1
( x μ1 )2 2 2 σ1

t2 2

Ch3 多维r.v及其分布

Ch3 多维r.v及其分布

则称(X,Y)服从二维正态分布,记为
(X, Y) :
N(
1
,
2
,
,12
,
2 2
)
• 一般地,若(X1,X2,…,Xn)是n维 r.v(随机向量),
称 F(x1,L , xn ) P(X1 x1,L , Xn xn )
为(X1,…,Xn)的n维 d.f,它有以下性质:
§1 二维(元)r.v
1°对每一xi, 1 i n 是单调不减的
F(x, y) 与FX(x)、FY(y)之间关系如下:
1°离散型


则 pij P(X xi , Y y j) F(x, y)
pij
i: xi x
FX (x) F(x, )
pij
j: yj y
i: xi x j=1
§2 边缘(际,沿)分布
此外 所以 同理
FX (x) P(X=xi ) i: xi x
解:∵ (x 1)2 2 (x 1)(y 2 ) (y 2 )2
12
1 2
2 2
( x 1 y 2 )2 2 (y 2 )2 (y 2 )2
1
2
2 2
2 2
§2 边缘(际,沿)分布
解(续):∴ fY (y)=
2
1 1 2 1
e g e dx
(
y2
2
2 2
)2
§1 二维(元)r.v
• 例1:在1-21个数字中任取一数,观察:1°偶数; 2°能被3整除。
解:若此数为偶数,令X=1,否则X=0; 若此数能被3整除,令Y=1,否则Y=0。
∵ 数6、12、18即是偶数,又被3整除 数2、4、8、10、14、16、20是偶数,不能被3整除 数3、9、15、21不是偶数,但能被3整除 数1、5、7、11、13、17、19是奇数,不被3整除

概率统计各章节总结

概率统计各章节总结

1
(
1
)
x 1 1e
x
0
x0 x0
a0
1
ba
b
1
x
第六章
常用统计量及抽样分布
2 ~ 2(n)
f
(x)
2n
1 2 (n
2)
n 1
x2 e
x 2
0
x0 x0
t ~ t(n)
t (x)
[(n 1)
2]
(1
x2
)
n1 2
(n 2) n n
F ~ F (n , n ) 1
2
(x)

布 F(x)
函 数
P(X x)
二维( X,Y )
边缘 X
关系
F(x, y)
FX (x) P(X x)
FX
(
x)
lim
y
F
(
x,
y
)
P(X x,Y y) P(X x,Y )


意 义
x
(x, y) ( X ,Y )
(X,Y) x
第三章


F(x)
pk F(x, y)
pij

pq npq
(b a)2 12
2 2
第五章
大数定律及中心极限定理
定理1
定理2
(贝努利)
定理3
(辛钦)
定理1
(林德)
定理2
(德莫弗)
X1, X 2 ,, X n ,相互独立
E( X k ) D( X k ) 2
1
n
n k 1
Xk
P
X1 , X 2 ,, X n ,相互独立

边缘分布2

边缘分布2

F ( x)
f ( x)dx
Y ~ FY ( y) F (, y) P{ X , Y y}

定义:称 f X ( x)


f
( x) dx
x
x y y
0
f(x)>0 称为X 密度函数
f ( x, y)dx f

y Y
y
xi pi1 pi 2 pij pi
Y ~ p j p1 p 2 p j 1即是Y的分布律。来自注意满足条件 1 各元素非负 2
p
i j
ij
1, pi 1
i
X 的分布律
X
p
j
j
1
例1:已知(X,Y)的联合分布律如下表,求X,Y 的边缘分布律。
分限
x +y =1
1
y y =1-x D
x x
x
y x x D x
x =1-y
2dx 2(1 y ), 0 y 1; Y ~ fY ( y) f ( x, y)dx 0 其他 0
1 y
注意取值范围

x
由本例看出二维随机变量在D上均匀分布,但边缘概率密度不一定是均匀 分布。容易证明,仅在矩形域上均匀分布的(X,Y)其边缘密度仍是均匀 分布。
Y
0 0 1 8 1 8
1 2
1 3 8 0
2 2 8 0
pi
3 8
2 8
3 1 8 1 8 2 8
p j 即知: X 6 pi 8 2 Y 8 p j 1
0 1 8 1 3 4
1 3 8 2 1 4
2 1 4

Ch3-2 一维单原子链

Ch3-2 一维单原子链

HUBEI UNIVERSITYCh3.2 一维单原子链31D monatomic chain 个原子的平衡位置为n x 个原子间的距离相对位移后,相互作用势能——平衡条件——振动很微弱很小,势能展式中只保留到——恢复力常数相邻原子间的作用力是正比于相对位移的弹性恢复力最近邻第n个原子的运动方程——每一个原子运动方程类似Ch3.2 一维单原子链5个原子的运动方程设方程组的解为:naq—第n个原子振动相位因子将试探解代入振动方程:Ch3.2 一维单原子链7无关,表明N 个方程都归结为同一个方程。

通连续介质中的机械波波数格波和连续介质波具有完全类似的形式, X-na 取值不同同原子之间有位相差,相邻原子位相差为aq 。

晶体中的格波波长Ch3.2 一维单原子链99⁄波矢的格波中,原子的振动完全相同的整数倍,所有原子的振动完全相同,这表可以限制在只需研究清楚第一布里渊区的晶格振动问题——其它区域不能提供新的物理内容4.玻恩-卡曼(Born-Karman )周期性边界条件一维单原子晶格看作无限长,所有原子是等价的,每个原子的振动形式都一样实际的晶体为有限,形成的链不是无穷长,链两头的原子不能用中间原子的运动方程来描述——N 个原子头尾相接形成环链,保持所有原子等价特点——处理问题时考虑到环链的循环周期性——N 很大,原子运动近似为直线运动Ch3.2 一维单原子链11——第一布里渊区包含状态数,就有一个Ch3.2 一维单原子链13——频率是波数的偶函数色散关系——q 空间的周期——一维单原子晶体可以做低通滤波器只有频率在之间的格波才能在晶体中传播,其它频率的格波被强烈衰减)长波极限情况 , ——连续介质的弹性模量和介质密度格波传播速度晶格可以看成是连续介质色散曲线开始偏离直线向下弯曲。

时,色散曲线变得平坦,格波的色散关系与连续介质中弹性波的不一致不同频率的格波传播速度不同Ch3.2 一维单原子链15——晶格可看作是连续介质个原子位移个原子总的位移Ch3.2 一维单原子链17原子坐标和简正坐标的变换线性变换系数——线性变换为么正变换为实数————N项独立的模式Ch3.2 一维单原子链19——哈密顿量代入得到晶格振动的总能量可以表示为N 个独立简谐振子的能量之和Ch3.2 一维单原子链21晶格振动的能量量子;或格波的能量量子的谐振模式对应不同种类的声子Ch3.2 一维单原子链23一维无限长原子链,m ,a ,β一维单原子晶格振动波矢的数目=晶体的原胞数,原子链自由度。

ch3_example


f ( x, y)dxdy 1

f ( x, y)dxdy 1
D
y D 1 0 x
0 dy 0 kxydx
y k k 0 y dy 2 8
1 2
1
y
y=x
k 8
(2)
P( X Y 1)
1 y
yy 11 0.5 00 xx yy=x =x
Y X
1
2
1 2
0 13
13 13
下面求分布函数.
(1)当 x 1 或 y 1 时,
0;
( 2)当1 x 2,1 y 2时,
F ( x , y ) p11 0;
y
( 2, 2 )
F ( x , y ) P{ X x ,Y y } 2(1,2)
1
(1,1)
x , y ,
其中 μ1 , μ2 , σ1 , σ 2 , ρ 都是常数, 且 σ1 0, σ 2 0, 1 ρ 1.
试求二维正态随机变量 的边缘概率密度.
解 f X ( x ) f ( x , y ) d y ,
由于
( y μ2 )2 ( x μ1 )( y μ2 ) 2ρ 2 σ2 σ 1σ 2
1 f ( x, y ) e 2π
1 f X ( x) e 2π
x2 2
x2 y2 2
(1 sinx sin y ),
显 然, ( X , Y ) 不 服 从 正 态 分 布 是 ,但 , 1 fY ( y ) e 2π
y2 2
.
因此边缘分布均为正态分布的随机变量,其 联合分布不一定是二维正态分布.

三章节边缘分布课件

试求 X 及Y 旳边沿密度函数.
解:
X, Y 旳联合密度函数为
f x, y =
1
2 1 2 1 r 2
exp
2
1
1
r
2
x
2 1
1
2
2rx 1 y 2
1 2
y
2 2
2
2
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第三章 随机变量及其分布
§2 边沿分布
f X x= f x, ydy
求:随机变量(X,Y ) 旳联合分布率及 X、Y 旳边沿分
布率。
解:
X 旳可能取值为1,2,3,4,
Y 旳可能取值为1,2,3,
(X,Y)旳联合分布率为
pij = P{ X = i,Y = j} = 1 ( 2 ) j1 , i = 1,2,3,4. j = 1,2, 6 6
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边沿分布也称为边沿分布或边际分布.
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第三章 随机变量及其分布
§2 边沿分布
2)已知联合分布函数求边沿分布函数
设二维随机变量 X, Y 的分布函数为F x, y,
则分量 X 旳分布函数为
FX x = P{X x}
= P{X x, Y < } = F x,
同理,分量 Y 旳分布函数为
0
0 < x < y < 其他
f X x= f x, ydy= xe y dy = xe x
x
所以, X 旳边沿密度函数为
y
y=x
f
X
x =
xe 0
x
x>0 x0
目录
x
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概率论第三章ch3_2


例题:已知二维随机变量( X , Y )的联合概率密度为
求关于X,Y 的边缘概率密度 fX(x), fY ( y ) .
解:
对称区间上的 奇函数!
仅由概率密度 函数无法确定 联合概率密度 函数!但是如 果还有它们之 间联系的条件 则可能!
例题:已知二维随机变量( X , Y )的边缘分布律为
并且P{XY=0}=1,求关于X,Y 的联合分布律。 解:
所以 X服从正态分布即
同理可得Y的分布密度:
二元正态分布的边缘分布是一元正态分布并且与 参数ρ无关。
例题:已知二维随机变量( X , Y )的联合概率密度为
求关于Y 的边缘概率密度 fY ( y ) . 解:
当0<y<1与y>1 时被积函数非0 区域不同!
二维随机变量( X , Y )的联合概率密度图
解:X=1,2,3,4,而 Y=1,。。。,X
故所求的边缘分布律与联合分布律为:
边缘密度函数的求法
若已知连续型随机向量(X,Y)的联合概率密度函数f(x,y), 则也可求出它的边缘概率密度函数。事实上:
例4:设区域D是由曲线y=x2与直线y=x围成,并且随机向量 (X,Y)服从D上的均匀分布,求联合概率密度与边缘概率 密度函数。
二维随机变量( X , Y )的联合概率密度图
function bbb
[x,y]=meshgrid(0:0.1:4);
z=f(x,y); mesh(x,y,z);
function z=f(x,y) z=zeros(size(x));
l=(x>=1&y>1./x&y<=x);
z(l)=1./(2*x(l).^2.*y(l));

第二节边缘分布


为(X, Y)关于Y的边缘密度函数.
易知, N(1, 2, 12, 22, )的边缘密度函数fX(x)是N(1, 12)的密
度函数,而fY(y)是N(2, 22)的密度函数,
故二维正态分布的边缘分布也是正态分布.
例3
设随机变量(
X , Y )的概率密度为:
0 x 1 ,0 y 2 其他
fX (x)
1 y,
1. 边缘分布函数:
随机变量 X , Y 的分布函数分别称为二 X 和 Y 的边缘分布函数, 维随机变量 ( X , Y ) 关于
分别记为 F X ( x ), F Y ( y ).
注:边缘分布函数由(X, Y)的分布函数唯一确定, 事实上,
F X ( x ) P { X x } P { X x ,Y } lim F ( x , y ).
0 .4
X
0 0 .6
1
0 .4
Y
0 0 .6
1
0 .4
P
P
3. 边缘概率密度 设(X, Y)~f (x, y), (x, y)R2, 则称
f X ( x)



f ( x , y )dy
为(X, Y)关于X的边缘密度函数.
同理 fY ( y )

f ( x , y ) dx
同理有,F Y ( y ) lim F ( x , y ).
x
y
2. 边缘分布律 若随机变量X与Y的联合分布律为 P{X=xi, Y= yj,}= pij , i, j=1, 2, …
则有
P { X x i } P { X x i,Y }

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一个值 . 设 D = D( N ) 是能整除 N 的正整数的个数 , F = F ( N ) 是能整除 N 的素数的个数 .试写出 D 和 F 的联合分布律 , 并求边缘分布律 . 解
样本点
D F
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 2 0 1 2 1
3 1
2 1
4 2 2 1
4 1
3 1
4 2
∞ −∞
y− µ2 x− µ1 − −ρ σ1 2 1− ρ2 σ2 1
2
)
dy
y − µ2 x − µ1 令 t= −ρ , 则有 2 σ1 1 − ρ σ2 1
1 fX ( x) = e 2πσ1
( x− µ1 )2 − 2 2σ1
1 ∫−∞e dt = 2πσ e 1
同理可得 Y 的边缘分布函数
FY ( y ) = F ( ∞ , y ) =
∫−∞ ∫−∞ f ( x , y ) d x d y ,
fY ( y) = ∫ f ( x, y)d x.
−∞ +∞

+∞
Y 的边缘概率密度 的边缘概率密度.
例3
设随机变量 X 和 Y 具有联合概率密度
6, x 2 ≤ y ≤ x , f ( x, y) = 0, 其他 . 求边缘概率密度 f X ( x ), fY ( y ) .
FX ( x) = P{ X ≤ x}= P{ X ≤ x,Y < +∞} = F ( x, +∞) F ( y) = P{Y ≤ y} = P{ X < +∞,Y ≤ y} = F ( +∞, y) Y
二、离散型随机变量的边缘分布律
一般地, 一般地,对离散型 r.v ( X,Y ), , X和Y 的联合分布律为 和
下面我们介绍两个常见的二维分布. 下面我们介绍两个常见的二维分布
1. 二维均匀分布 是平面上的有界区域, 设G是平面上的有界区域,其面积为 若二 是平面上的有界区域 其面积为A.若二 维随机变量( 维随机变量( X,Y)具有概率密度 )
1 , ( x, y) ∈G f ( x, y) = A 0, 其它
O
+∞
x
= 6( y − y ).
当 y < 0 或 y > 1时, fY ( y ) =
∫− ∞ f ( x , y ) d x = 0.
6( y − y ), 0 ≤ y ≤ 1, 得 fY ( y ) = 0, 其他 .
的边缘密度时, 在求连续型 r.v 的边缘密度时 , 往往要求联 合密度在某区域上的积分. 合密度在某区域上的积分 当联合密度函数是分 片表示的时候, 片表示的时候,在计算积分时应特别注意积分限 .
−∞ < x < ∞, −∞ < y < ∞,
2
其中 µ , µ2,σ1,σ2, ρ均为常数 , 且 σ1 > 0,σ2 1 则称( ) ρ < 1. 则称( X,Y)服从参数为
µ1, µ2,σ1,σ2, ρ
> 0,
2 2 的二维正态分布. 记作( X,Y)~ N( µ1, µ2 ,σ1 ,σ2 , ρ). 二维正态分布 记作( )
试求二维正态随机变量的边缘概率密度. 例 3 试求二维正态随机变量的边缘概率密度 解 因为
f X ( x) = ∫
+∞
−∞
f ( x, y) dy
( y − µ2 )2 ( x − µ1 )( y − µ2 ) − 2ρ 2 σ2 σ1σ2
y − µ2 x − µ1 ( x − µ1 )2 = −ρ − ρ2 1 σ2 σ1 σ1
P(X=xi ,Y = y j )=pij, i, j = 1,2,L
则 (X,Y) 关于 的边缘分布律为 关于X 的边缘分布律为:
P{ X = xi } = ∑ P X = xi ,Y = yj = ∑ pij
j=1

{
}

( i = 1, 2, L )
j=1
pi .
∞ {X = xi } = U{X = xi ,Y = yj } j=1
Y
X
0
16 49 12 49
1
12 49 9 49
0 1

Y
X
0 1
0
12 42 + 12 42
1
+ +
12 42 + 6 42
pi• = P{X = xi }
注意 联合分布
4 7
3 7
p• j = P{Y = yj } 4 7 3 7 1
边缘分布
例2 一整数 N 等可能地在 1, 2, 3,L,10 十个值中取
y = x2
O
∫− ∞ f ( x , y ) d y = 0.
+∞
x
因而得
6( x − x 2 ), 0 ≤ x ≤ 1, f X ( x) = 其他 . 0,
当 0 ≤ y ≤ 1 时,
fY ( y ) =
y
y= x
(1,1)
∫− ∞
+∞
f ( x, y)d x
=
∫y
y
y = x2
6d x
定义 对于连续型随机变量 ( X ,Y ), 设它的概率 密度为 f ( x , y ), 由于
FX ( x ) = F ( x , ∞ ) = ∫ [ ∫
−∞ x ∞ −∞
f ( x , y ) d y ]d x ,

f X ( x) = ∫

−∞
f ( x, y ) d y,
称其为随机变量 ( X , Y ) 关于 X 的边缘概率密度 .
y
y= x
fY ( y) = ∫ e− y dx = ye− y
y 0
y 0 y

ye , y > 0, fY ( y) = y ≤ 0. 0,
−y
y
x
暂时固定
则称( 上服从均匀分布 则称(X,Y)在G上服从均匀分布 ) 上服从均匀分布. 向平面上有界区域G上任投一质点, 向平面上有界区域 上任投一质点,若质点落 上任投一质点 内任一小区域B的概率与小区域的面积成正比 在 G内任一小区域 的概率与小区域的面积成正比 , 内任一小区域 的概率与小区域的面积成正比, 而与B的形状及位置无关 的形状及位置无关. 而与 的形状及位置无关 则质点的坐标 (X,Y)在G 在 上服从均匀分布. 上服从均匀分布
一、边缘分布函数
作为一个整体, 二维随机变量 (X,Y)作为一个整体 具有分布函 作为一个整体 依次称为二维随机 布函数, 布函数 分别记为 FX ( x) , F ( y) , 依次称为二维随机 Y 的边缘分布函数. 变量 (X,Y) 关于 X 和 Y的边缘分布函数 的边缘分布函数 数 F ( x, y) , 而 X 和 Y 都是随机变量 , 也有各自的分
∑1 p ij , i = 1, 2 ,L ; j=

P{Y = y j } = ∑ pij , j = 1,2,L.
i =1
我们常将边缘分布律写在联合分布律表格的边 缘上,由此得出边缘分布这个名词. 缘上,由此得出边缘分布这个名词
已知下列分布律求其边缘分布律. 例1 已知下列分布律求其边缘分布律
例3 设随机变量
Xi
−1 0 1 1 4 2
1 , 1 4
i = 1, 2
且满足P{X1X2=0}=1,求 且满足 , 的联合概率分布; (1)(X1 ,X2)的联合概率分布; ) 的联合概率分布 (2) P{X1 <X2}; ) ; (3) P{X1 =X2}。 ) 。
三、连续型随机变量的边缘分布
2
所以
fX ( x) =
1 2πσ1σ2 1 − ρ2
e
( x− µ1 ) − 2 2σ1
2
( ∫−∞e
∞ −∞
y− µ2 x− µ1 − −ρ σ1 2 1− ρ2 σ2 1
2
)
dy
fX ( x) =
1 2πσ1σ2 1 − ρ2
e
( x− µ1 ) − 2 2σ1
2
( ∫−∞e
由此得 D 和 F 的联合分布律与边缘分 布律 :
F
D
P{ D = i }
0 1 2
1 2 3 4 1 10 0 0 0 0 4 10 2 10 1 10 0 0 0 2 10 1 10 4 10 2 10 3 10
P{ F = j }
1 10 7 10 2 10 1
或将边缘分布律表示为
D 1 2 3 4 pk 1 10 4 10 2 10 3 10 F 0 1 2 pk 1 10 7 10 2 10

fX ( x) =
∫− ∞
+∞
f ( x, y)d y
y
y= x
(1,1)
当 0 ≤ x ≤ 1 时,
fX ( x) =
=
∫− ∞ f ( x , y ) d y

x
2
+∞
y = x2
O
x
x
6d y
= 6( x − x ).
2
y
y= x
(1,1)
当 x < 0 或 x > 1时,
fX ( x) =
xi ≤ x j =1

F ( y) = F(∞, y) = ∑∑ pij . Y
y j ≤ y i =1

Y
X
x1
x2
L
xi
L
y1 y2 M yj M
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