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一、特征函数的定义及例子 定义 设X,Y是实随机变量,复随机变量 Z=X+i Y, 的数学期望定义为 特别 X是实随机变量 注 1) costx和sintx 均为有界函数, 故 总存在. 2) 是实变量t 的函数. 定义 设X是定义在(Ω,F, P )上的随机变量,称 为X 的特征函数. 是eitx 关于X的分布函数的富里埃-司蒂阶变换 当X 是连续型随机变量 当X 是离散型随机变量 Ex.1 单点分布 Ex.2 两点分布 Ex.3 指数分布 性质1 任意随机变量的特征函数均存在,并满足: 二、特征函数性质 证 性质2:设随机变量X的特征函数为 则Y=aX+b的特征函数是 司蒂阶积分性质 a, b是任 意实数. Ex.4 设Y~N(μ,σ2),求其特征函数. 解:设X~N( 0,1),有Y=σX+μ, 且 性质3 随机变量X的特征函数 在R上一致 连续,即对 使 时,对t 一致地有 一般, 性质4 特征函数是非负定的函数,即对任意正整数n, 任意复数z1, z2 ,…, zn,及 有 注 以上性质中 一致连续性,非负定性 是本质性的. 波赫纳—辛钦定理 函数为特征函数的充分必 要条件是 在R上一致连续,非负定且 性质5 特征函数与矩的关系,若随机变量X的 n阶矩存在,则X的特征函数 的k 阶导数 存在,且 Ex.5 随机变量X的概率密度为 解 故 三、反演公式及唯一性定理 由随机变量X的分布函数可惟一确定其特征函数: 问题 能否由X的特征函数唯一确定其分布函数? ? 四、独立随机变量和的特征函数 则 定理 随机变量X1 ,X2 ,…,Xn相互独立,令 Ex.7 随机变量Y~B(n, p),写出其特征函数. 解 二项分布随机变量Y可表示为 ,且 Xk~B(1, p),k=1,2,…,n, 相互独立,故Y 的特征函数为 Ex.8 若X1,X2,…,Xn相互独立,且Xk~N(0,1),证明 也服从N(0,1)分布. 证 Xk的特征函数为 ,则 从而 由唯一性定理知,Y~N(0,1). 五、多维随机变量的特征函数 定义 二维随机变量(X, Y)的特征函数定义为 连续型 离散型 定义 n维随机向量(X1,X2,…,Xn)的分布函数 为F(x1,x2,…,xn),则它的特征函数为
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