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第三章 多维随机变量 二维随机变量的联合分布 边缘分布与独立性 条件分布 两个随机变量函数的分布 二. 联合分布函数 分布函数F(x, y)具有如下性质: 例1. 三.联合分布律 例2 例 3 四.二维连续型随机变量及其密度函数 二重积分化为累次积分的方法 例1 例2 例 3 3. 两个常用的二维连续型分布 (1)二维均匀分布* 例4 (2)二维正态分布 n维随机变量的分布 本节要求 设(X,Y)服从如图区域D上的均匀分布, (1)求(X,Y)的概率密度; (2)求P{Y2X} ; (3)求F(0.5,0.5) 解: 作业9.5,10.7参照此例 其中,?1、?2为实数,?10、?20、| ? |1,则称(X, Y) 服从参数为 的二维正态分布,可记为 若二维随机变量(X, Y)的密度函数为 * * 3.1 二维随机变量一、 多维随机变量 1.定义 将n个随机变量X1,X2,...,Xn构成一个n维向量 (X1,X2,...,Xn)称为n维随机变量。 一维随机变量X——R1上的随机点坐标 二维随机变量(X,Y)——R2上的随机点坐标 n维随机变量(X1,X2,…,Xn)———Rn上的随机点坐标 多维随机变量的研究方法也与一维类似,用分布函数、概率密度、或分布律来描述其统计规律. 设(X, Y)是二维随机变量,(x, y)?R2, 则称 F(x,y)=P{X?x, Y?y} 为(X, Y)的分布函数,或X与Y的联合分布函数。 几何意义:分布函数F( )表示随机点(X,Y)落在区域 内的概率。如图阴影部分: 对于(x1, y1), (x2, y2)?R2, (x1 x2, y1y2 ),则 P{x1X? x2, y1Y?y2 } =F(x2, y2)-F(x1, y2)- F (x2, y1)+F (x1, y1). (x1, y1) (x2, y2) (x2, y1) (x1, y2) 已知随机变量(X,Y)的分布函数F (x,y),求(X,Y)落在如图区域G内的概率. 答: 且 (1) 归一性 对任意(x, y) ?R2 , 0? F(x, y) ? 1, (2) 单调不减 对任意y ?R, 当x1x2时, F(x1, y) ? F(x2 , y); 对任意x ?R, 当y1y2时, F(x, y1) ? F(x , y2). (3) 右连续 对任意x?R, y?R, 对于任意(x1, y1), (x2, y2)?R2, (x1 x2, y1y2 ), F(x2, y2)-F(x1, y2)- F (x2, y1)+F (x1, y1)?0. 反之,任一满足上述四个性质的二元函数F(x, y)都可以作为某个二维随机变量(X, Y)的分布函数。 (4) 矩形不等式 已知二维随机变量(X,Y)的分布函数为 (1)求常数A,B,C。(2)求 解: 作业9.1参照此例 若二维随机变量(X, Y)只能取至多可列个值(xi, yj), (i, j=1, 2, … ),则称(X, Y)为二维离散型随机变量。 若二维离散型随机变量(X,Y) 取 (xi,yj)的概率为pij, 则称 P{X=xi, Y= yj }= pij ,(i, j=1, 2, … ), 为二维离散型随机变量(X, Y)的分布律, 或随机变量X与Y的联合分布律. 可记为 (X, Y)~ P{X=xi, Y= yj}= pij ,(i, j=1, 2, … ) X Y y1 y2 … yj … p11 p12 ... P1j ... p21 p22 ... P2j ... pi1 pi2 ... Pij ... ... ... ... ... ... ... ... ... x1 x2 xi 二维离散型随机变量的分布律也可列表表示如下: 联合分布律的性质 : 袋中有两只红球,三只白球,现不放回摸球二次, 令 , 求(X,Y)的分布律。 X Y 1 0 1 0 作业9.2参照此例 1、定义: 对于二维随机变量(X, Y)
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