CH第节随机变量的函数的分布.pptVIP

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第五节 随机变量的函数的分布 问题的提出 离散型随机变量的函数的分布 连续型随机变量的函数的分布 小结 一、问题的提出 在实际中,人们常常对随机变量的函数 更感兴趣. 求截面面积 A= 的分布. 比如,已知圆轴截面直径 d 的分布, 再比如 ,已知 t=t0 时刻噪声电压 V 的分布, 求功率 W=V2/R ( R 为电阻)的分布等. 设随机变量 X 的分布已知,Y=g (X) (设g 是连续函数),如何由 X 的分布求出 Y 的分布? 下面进行讨论. 这个问题无论在实践中还是在理论上都是重要的. 二、离散型随机变量函数的分布 解: 当 X 取值 1,2,5 时, Y 取对应值 5,7,13, 设X 求 Y= 2X + 3 的概率函数. ~ 而且X取某值与Y取其对应值是两个同时发生的事件,两者具有相同的概率. 故 例1 如果g ( x k) 中有一些是相同的,把它们作适当 并项即可. 一般地,若X是离散型 r.v ,X 的分布律为 X ~ 则 Y=g(X) ~ 如: X ~ 则 Y=X2 的分布律为: Y ~ 例 设随机变量X的分布律为 求随机变量 的分布律。 三、连续型随机变量函数的分布 解 设Y的分布函数为 FY(y), 设 X ~ 求 Y=2X+8 的概率密度. FY(y)=P{ Y y } = P (2X+8 y ) =P{ X } = FX( ) 于是Y 的密度函数 例2 故 注意到 0 x 4 时, 即 8 y 16 时, 此时 Y=2X+8 例3 设 X 具有概率密度 , 求 Y=X2 的概率密度. 当 y0 时, 注意到 Y=X2 0 ,故当 y 0 时, . 解 设Y 和 X 的分布函数分别为 和 , 则 Y=X2 的概率密度为: 求导可得 若 从上述两例中可以看到,在求P(Y≤y) 的过程中,关键的一步是设法从{ g(X) ≤ y }中解出X, 从而得到与 {g(X) ≤ y }等价的X 的不等式 . 例如,用 代替 {2X+8 ≤ y } { X } 用 代替{ X2 ≤ y } 这样做是为了利用已知的 X的分布,从而求出相应的概率. 这是求r.v的函数的分布的一种常用方法.(称为分布函数法) 例4 设随机变量X的概率密度为 求 Y = sinX 的概率密度. 当 y 0 时, 当 y 1时, 当 时 故 解 注意到, 解 当 0 y 1 时, 例4 设随机变量 X 的概率密度为 求 Y = sinX 的概率密度. =P(0 X arcsiny) +P( - arcsiny X ) 而 求导得: 下面给出一个定理,在满足定理条件时可直接用它求出随机变量函数的概率密度 . 其中, x=h (y) 是 y=g (x) 的反函数 . 定理 设 X是一个取值于区间[a,b],具有概率密度 f(x)的连续型 r.v,又设y=g(x)处处可导,且对于任意 x, 恒有 或恒有 ,则Y=g(X)是一 个连续型r.v,它的概率密度为 此定理的 证明与前 面的解题 思路类似 解 例6 设随机变量 服从正态分布,证明 也服从正态分布. 此例说明:正态变量的线性函数仍是正态变量。 四、小结 对于连续型随机变量,在求 Y= g (X) 的分布时,关键的一步是把事件 { g(X)≤ y } 转化为X在一定范围内取值的形式,从而可以利用 X 的分布来求 P { g(X)≤ y }. 这一节我们介绍了随机变量函数的分布.

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