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练习1:设X~N(? ,? 2),则 ~N(0,1)。 练习2:设X~N(0 ,1),则 ~N(?, ?2)。 练习3:设X~N(? , ?2),则 服从参数为 的正态分布。 例:射击弹着点的位置。须由平面直角坐标系的两个坐标确定 定义2.4:设E为随机试验,样本空间为?,X和Y是定义在 ?上的 两个随机变量,向量( X,Y)称为二维随机变量 同时掷两枚骰子出现的点数。须由两个随机变量来描述 2.6.1 二维随机变量及其分布函数 对于二维随机变量( X,Y),既要研究( X,Y)作为 整体的分布及相互关系,又要研究它们自身的分布 。 §2.6 二维随机变量 一 二维随机变量的定义 二 二维随机变量的分布 1 二维随机变量的联合分布 定义2.5 设( X,Y)为二维随机变量,对于任意的x,y, 二元函数 F(x ,y)=P(X?x ,Y?y) 称为( X,Y)的分布函数。或称为 X与Y的联合分布函数 联合分布函数的几何含义: 联合分布函数在点(x , y)处的函数值F(x , y) 就表示随机点落在以(x ,y)为顶点的左下方的无穷矩形区域 (- ? u ? x , - ? v ? y) 内 的概率。 (x , y) ? u v o 联合分布函数的性质: (1) F(x ,y)是变量 x 或 y 的单调不减函数。即: 对任意固定的y,当x2 x1时,F(x2 , y)? F(x1 , y) 对任意固定的 x,当 y2 y1时,F(x , y2) ? F(x , y1) o x x1 x2 y y1 y2 (2) 对任意的 x 和 y 都有: 0 ? F(x , y) ? 1 (x , y) ? x y o (3) 对 x 和 y , F(x , y) 都是右连续的 (4) 当 x1 x2 , y1 y2 时,有 P(x1X ? x2 , y1Y? y2) = F(x2, y2) - F(x2, y1) - F(x1, y2) + F(x1, y1) 定义:二维随机变量 (X,Y ) 中,随机变量X(或Y)自身的 分布称为(X ,Y )关于X (或Y)的边缘分布。 结论:设(X , Y ) 的联合分布函数为 F(x , y),则有 2 边缘分布 边缘分布函数:X的分布函数 FX (x) 和 Y的分布函数FY ( y) 边缘分布函数可由联合分布函数确定。 二维离散型 随 机 变 量 定义2.6:如果二维随机变量 (X , Y ) 所有可能取的数对是 有限个或可列个,则称 (X , Y ) 为二维离散型随机变量。 2.6.2 二维离散型随机变量 1 二维离散型随机变量的联合分布 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? y j y 2 y 1 x 1 x 2 x i p 11 p 12 p 1j p 21 p 22 p 2j p i1 p i2 p i j ? ? ? ? ? ? ? ? Y X 设二维离散型随机变量(X , Y )所有可能取的数对为 (x i , y j ) (i , j = 1, 2, ? ) 则 P (X = x i ,Y = y j ) = p i j (i , j = 1, 2, ? ) 称为二维离散型随机变量(X , Y )的联合概率函数或联合分布。 例:同时掷两枚色子,朝上面的点数记为X , Y ,则 二维随机变量(X , Y )为离散型。 (X , Y )的联合概率函数表: (1) pi j ? 0 , i , j = 1 , 2 , … 联合概率分布的性质 (2) ( X , Y)的可能取值为:(i,j), i,j=1,2,3 例题: 盒中装有标号1,2,2,3的4个球,从中任取一个并 且不再放回,然后再从盒中任取一球。以X , Y分别记为第一, 二次取到球上的号码数,求( X , Y)的联合分布。 解: P(X=1,Y=1)= P(X=1,Y=2)= P(X=1,Y=3)= P(X=2,Y=1)= P(X=2,Y=2)= P(X=2,Y=3)= P(X=3,Y=1)=
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