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首先将的取值代入函数关系,求出随机变量Y相应的取值 如果yi(i=1,2,…)的值各不相等,则Y的概率分布为 Y y1 y2 … yi … P p1 p2 … pi … 如果 yi=(xi)(i=1,2,…)中出现m(≥2)个相同的函数值,即存在 则在Y的分布列中,取的概率为 使 连续型随机变量函数的分布 1.分布函数法 设X是随机变量,Y=g(X),则 -∞ y ∞ 由分布函数定义: 若对y可导,则 由此求出Y的概率分布 例:设X~N(0,? 2 ),求 的概率密度函数 (R >0) 解: 对 y > 0, §5 随机变量函数的分布 2.公式法 定理:设X有f(x),-∞ x ∞,且Y=g(x)为x的严 格单调可微函数(即g`(x)存在,且g`(x) >0), 则Y-=g(x)是一维随机变量,其分布密度为 其它 其中,h(y)是g(x)的反函数 §5 随机变量函数的分布 证明: 利用复合函数求导法对y求导,得 证明的关键: 由于g`(x) >0,则 Y = g(x)一定有反函数x =h(y)存 在,且可微,在区间(?,?)内单调增加; 事件 《 Y=g(x)≤y 》与事件《 X ≤ x = h(y)》 等价,是相同的随机事件。 # 几点说明: (1)若条件“g`(x)>0”改成“g`(x)<0”, 则h(y) 为减函数,此时公式变为 相应地,事件 《 Y=g(x)≤y 》与事件《 X ≥ x = h(y)》 等价 注意到:g`(x)> 0, 为单调增; g`(x)< 0, , 为单调减 则: §5 随机变量函数的分布 (2)单调性要求比较严,不少函数不满足此要求,但可以 逐段严格单调求分布密度 (3)若f(x)在有限区间[a,b]之外等于零,则只需在 [a,b]上 g`(x)>0 或 g`(x)< 0 相应地, , Min(M,N):表示?只能是不大于M与N之间最小者的非负整数 Max(M,N):表示?只能是不小于M与N之间最大者的非负整数 §5 随机变量函数的分布 例:设X~N(?,? 2),Y=(X-?)/?,求 解: h(y)=?y +? = x, = 若用分布函数法 证 X的概率密度为: 例 §5 随机变量函数的分布 由定理的结论得: (续) 例:设X服从[ a,b]上均匀分布,令 Y=cX+d,求Y的概率密度函数 解: 为单调函数,其反函数为 当c > 0时,Y的取值区间为 [ ca+d,cb+d ], 当c < 0时,Y的取值区间为 [ cb +d,ca+d ], §5 随机变量函数的分布 命题: 1.设X的概率密度函数为,求Y=X2的概率密度函数 2.若X~N(0,1),则 -X~N(0,1) 例 均匀分布,试求电压V的概率密度. 解: * * * * * §4 连续型随机变量的概率密度 比较: 离散型: 连续型 f(x)性质: (1) f(x)≥0 (2) 几何意义: ① f(x)曲线位于上方; ② 曲线下总面积为1 (3) (4)若f(x)在点处连续,则 §4连续型随机变量的概率密度 (5)连续型X取任意指定实数值C的概率为零,即 P{ X = C } = 0 证: 两边取极限,并注意到连续性,有 说明 想利用列举连续型X的可能取值及其对应概率,即像离散型那样描述 连续型X是无意义的。 概率为零的事件未必是不可能事件,概率为1的事件也未必是必然事件。 §4连续型随机变量的概率密度 例1: 求:(1) A、B (2)X落在区间(—1,1)内的概率 (3)f(x) 解: (1)由F(–∞)= 0,F(∞)= 1,arctg(–∞)= –?/2, arctg(∞)= ?/2 由此得: A+B(–?/2)= 0,A+B(?/2)= 1,,解出:A=1/2, B= 1/? 即: §4连续型随机变量的概率密度 (2)P { –1 X 1 }= F
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